如何实现Mongo MapReduce对接？探索Mongo MapReduce例子

MongoDB MapReduce 示例

MapReduce 是一种用于处理和生成大数据集的强大工具，它由两个阶段组成：Map 阶段和 Reduce 阶段，在 MongoDB 中，MapReduce 可以执行复杂的数据聚合任务，本文将通过几个例子详细介绍如何在 MongoDB 中使用 MapReduce。

背景

假设我们有一个集合orders，其中包含以下文档：

{ "_id": 1, "user": "Alice", "product": "Apple", "quantity": 5 }
{ "_id": 2, "user": "Bob", "product": "Banana", "quantity": 3 }
{ "_id": 3, "user": "Alice", "product": "Orange", "quantity": 2 }
{ "_id": 4, "user": "Bob", "product": "Apple", "quantity": 1 }

我们将使用这些文档来展示如何使用 MapReduce。

示例 1：统计每个用户的订单数量

Map 函数

var mapFunction = function() {
    emit(this.user, 1);
};

Reduce 函数

var reduceFunction = function(key, values) {
    return Array.sum(values);
};

执行 MapReduce

db.orders.mapReduce(
    mapFunction,
    reduceFunction,
    { out: "order_counts" }
);

查询结果

db.order_counts.find();

输出结果：

{ "_id" : "Alice", "value" : 2 }
{ "_id" : "Bob", "value" : 2 }

示例 2：计算每个产品的总销售量

Map 函数

var mapFunction = function() {
    emit(this.product, this.quantity);
};

Reduce 函数

var reduceFunction = function(key, values) {
    return Array.sum(values);
};

执行 MapReduce

db.orders.mapReduce(
    mapFunction,
    reduceFunction,
    { out: "product_sales" }
);

查询结果

db.product_sales.find();

输出结果：

{ "_id" : "Apple", "value" : 6 }
{ "_id" : "Banana", "value" : 3 }
{ "_id" : "Orange", "value" : 2 }

示例 3：计算每个用户的订单金额总和

假设我们在orders 集合中增加了一个price 字段：

{ "_id": 1, "user": "Alice", "product": "Apple", "quantity": 5, "price": 10 }
{ "_id": 2, "user": "Bob", "product": "Banana", "quantity": 3, "price": 6 }
{ "_id": 3, "user": "Alice", "product": "Orange", "quantity": 2, "price": 8 }
{ "_id": 4, "user": "Bob", "product": "Apple", "quantity": 1, "price": 10 }

Map 函数

var mapFunction = function() {
    emit(this.user, { amount: this.quantity * this.price, count: 1 });
};

Reduce 函数

var reduceFunction = function(key, values) {
    var res = { amount: 0, count: 0 };
    values.forEach(function(val) {
        res.amount += val.amount;
        res.count += val.count;
    });
    return res;
};

执行 MapReduce

db.orders.mapReduce(
    mapFunction,
    reduceFunction,
    { out: "user_total_amounts" }
);

查询结果

db.user_total_amounts.find();

输出结果：

{ "_id" : "Alice", "value" : { "amount" : 70, "count" : 2 } }
{ "_id" : "Bob", "value" : { "amount" : 46, "count" : 2 } }

通过以上三个示例，我们可以看到 MongoDB MapReduce 的强大功能，无论是简单的数据统计还是复杂的数据聚合任务，MapReduce 都能高效地完成，需要注意的是，MapReduce 的性能可能不如某些其他聚合方法，因此在实时数据分析中应谨慎使用。

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