Mongodb中MapReduce实现数据聚合方法详解
时间：2021-04-11 08:57:56 | 栏目：mongodb | 点击：次
Mongodb是针对大数据量环境下诞生的用于保存大数据量的非关系型数据库，针对大量的数据，如何进行统计操作至关重要，那么如何从Mongodb中统计一些数据呢？
在Mongodb中，给我们提供了三种用于数据聚合的方式：
（1）简单的用户聚合函数；
（2）使用aggregate进行统计；
（3）使用mapReduce进行统计；
今天我们首先来讲讲mapReduce是如何统计，在后续的文章中，将另起文章进行相关说明。
MapReduce是啥呢？以我的理解，其实就是对集合中的各个满足条件的文档进行预处理，整理出想要的数据然后进行统计得到最终的统计结果。其中map函数用于对集合中的各个满足条件的文档进行预处理，整理出想要的数据。Reduce函数用于对整理出的数据进行处理得到统计结果。Map函数和Reduce函数都是JavaScript函数。
首先，我们先构造一个测试数据集test，使用js脚本往集合中随机插入一组数据，每条记录是哪个人花了多少钱买了什么东西。具体脚本test1.js如下：
<span style="font-family:KaiTi_GB2312;"><span style="font-size:18px;">for( var i=0; i<100; i++){
var rID=Math.floor(Math.random()*10);
var price = parseFloat((Math.random()*10).toFixed(2));
if(rID<3){
db.test.insert({"user":"majing","sku":rID,"price":price});
}
else if(rID>=3 && rID<5){
db.test.insert({"user":"wufenglei","sku":rID,"price":price});
}
else if(rID>=5 && rID<8){
db.test.insert({"user":"wufenglei","sku":rID,"price":price});
}
else {
db.test.insert({"user":"liyonghu","sku":rID,"price":price});
}
}</span></span>
接下来我们通过在控制台执行脚本来向数据库插入具体的数据，具体执行指令如下：
<span style="font-family:KaiTi_GB2312;"><span style="font-size:18px;">mongo 127.0.0.1:27017/test J:/test1.js</span></span>
执行之后，通过MongoVUE来查看下具体的数据，如下所示，数据已经插入到集合中了：
接下来，我们可以做几个简单的统计操作了。
（1）统计不同用户都买了多少个商品？编写js脚本test2.js，将结果保存到statis1集合中。
<span style="font-family:KaiTi_GB2312;"><span style="font-size:18px;"><span style="font-size:18px;">map=function(){
emit(this.user,1);
}
reduce=function(key, values){
var count = 0;
values.forEach(function(val){count += val});
return count;
}
db.test.mapReduce(map, reduce, {out:"statics1"});</span></span></span>
按照刚才执行脚本的方式执行test2.js，并查看数据：
从数据库就可以直观看到统计数据了，若想查看某个人如majing购买了多少个商品，直接使用
<span style="font-family:KaiTi_GB2312;">
<span style="font-size:18px;">
<span style="font-size:18px;">
<span style="font-family:KaiTi_GB2312;font-size:18px;">db.statics1.find({"_id":"majing"});
</span>
</span>
</span>
</span>
（2）统计每个用户购买的每个商品的数量情况
脚本test3.js如下所示：
<span style="font-family:KaiTi_GB2312;"><span style="font-size:18px;"><span style="font-size:18px;">map=function(){
emit({user:this.user,sku:this.sku},1);
}
reduce=function(key, values){
var count = 0;
values.forEach(function(val){count += val});
return count;
}
db.test.mapReduce(map, reduce, {out:"statics2"});</span></span></span>
按照刚才执行脚本的方式执行test3.js，并查看数据：
总共返回了10条记录。此时如果我们想查找某个用户购买商品的情况，可以使用下面的查询方法：
<span style="font-family:KaiTi_GB2312;"><span style="font-size:18px;"><span style="font-size:18px;">db.statics2.find({"_id.user":"majing"});</span></span></span>
如果我们想查找某个用户购买某个商品的情况，可以使用下面的查询方法：
（3）统计每个用户购买商品的总量及花费的总金额
脚本test4.js如下所示：
<span style="font-family:KaiTi_GB2312;"><span style="font-size:18px;"><span style="font-size:18px;">map=function(){
emit({user:this.user},{totalprice:this.price,count:1});
}
reduce=function(key, values){
var res = {totalprice:0.00,count:1};
values.forEach(function(val){res.totalprice += val.totalprice;res.count+=val.count;});
return res;
}
db.test.mapReduce(map, reduce, {out:"statics3"});</span></span></span>
按照刚才执行脚本的方式执行test4.js，并查看数据：
（4）统计每个用户购买商品的平均价钱
在这个情景下，我们需要用到说道mapReduce里的另一个参数finalize,该参数是一个javascript脚本函数，用于对reduce后的集合进行一个后期处理操作。
执行脚本test5.js，具体如下所示：
<span style="font-family:KaiTi_GB2312;"><span style="font-size:18px;"><span style="font-size:18px;">map=function(){
emit({user:this.user},{totalprice:this.price,count:1});
}
reduce=function(key, values){
var res = {totalprice:0.00,count:1,average:0};
values.forEach(function(val){res.totalprice += val.totalprice;res.count+=val.count;});
return res;
}
finalizeFunc=function(key,reduceResult){
reduceResult.totalprice=(reduceResult.totalprice).toFixed(2);
reduceResult.average=(reduceResult.totalprice/reduceResult.count).toFixed(2);
return reduceResult;
}
db.test.mapReduce(map, reduce, {out:"statics4",finalize:finalizeFunc});</span></span></span>
执行之后查看得到的数据，具体如下所示，显示了总价钱，商品数量和商品单价。
如果想查找某个人的，可以和上面的查询方法一样，使用find()方法进行查询：
<span style="font-family:KaiTi_GB2312;"><span style="font-size:18px;"><span style="font-size:18px;">db.statics4.find({"_id.user":"majing"});</span></span></span>
以上通过4个简单的例子对Mongodb中的MapReduce进行了简单的说明，当然MapReduce功能很强大，大家如果想知道其他高级的使用方法，可以到Mongodb的官网进行查阅和学习，网址为
https://docs.mongodb.com/manual/reference/method/db.collection.mapReduce/ 谢谢。