Mongodb中MapReduce实现数据聚合方法详解

数据库  /  管理员 发布于 5年前   234

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。

以上所述是小编给大家介绍的Mongodb中MapReduce实现数据聚合方法详解，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对站的支持！