MongoDB Map Reduce 学习笔记

什么是 Map Reduce？

MapReduce 是一种用于数据处理的分布式算法。它可以把大批量数据分配到多台计算机上进行处理，并将结果合并成最终的输出。MongoDB 的 MapReduce 实现基于 JavaScript 进行编写，使用 map 和 reduce 函数进行数据处理和结果合并。

Map Reduce 的基本流程

MapReduce 的基本流程包括三个步骤：map、reduce 和 finalize。

Map

在 Map 阶段，MapReduce 将输入数据集拆分成若干小块，在每个小块上运行用户指定的 map 函数。Map 函数的作用是将输入数据集转换成一个键值对序列。

例如，假设有一个文档集合，其中每个文档都包含一个数字数组。下面是一个简单的 map 函数，用于将数组中的每个元素都加 1：

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function map() {
  for (var i = 0; i < this.numbers.length; i++) {
    emit(this._id, this.numbers[i] + 1);
  }
}

在上面的 map 函数中，emit 函数用于产生一个键值对，其中键为文档的 id，值为数组中的一个元素加 1。

Reduce

在 Reduce 阶段，MapReduce 将所有具有相同键的键值对分组在一起，并将它们传递给一个用户指定的 reduce 函数进行处理。Reduce 函数的作用是对相同键的值进行聚合。

例如，假设我们要对上面的结果进行聚合，计算每个文档中数组元素的和。下面是一个简单的 reduce 函数，用于计算每个键的值的总和：

javascriptCopy Code
function reduce(key, values) {
  var total = 0;
  
  for (var i = 0; i < values.length; i++) {
    total += values[i];
  }
  
  return total;
}

在上面的 reduce 函数中，输入参数 key 是一个键，values 是一个值的数组。函数遍历 values 数组，将所有元素相加得到总和，并将总和作为输出结果返回。

Finalize

Finalize 阶段是可选的，它允许用户对 reduce 函数的输出结果再进行一次处理。例如，用户可以对 reduce 函数的输出结果进行排序、格式化等操作。

Map Reduce 的实例

下面是一个实际的 MapReduce 实例，用于统计 MongoDB 中某个集合中每个国家的人口数量：

Map 函数

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function map() {
  emit(this.country, this.population);
}

上面的 map 函数将每个文档的 country 字段作为键，population 字段作为值，产生一个键值对序列。

Reduce 函数

javascriptCopy Code
function reduce(key, values) {
  var total = 0;
  
  for (var i = 0; i < values.length; i++) {
    total += values[i];
  }
  
  return total;
}

上面的 reduce 函数对每个键的值进行求和。

Finalize 函数

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function finalize(key, reducedValue) {
  return { country: key, population: reducedValue };
}

上面的 finalize 函数将 reduce 函数的输出结果转换为一个包含国家和人口数量的 JSON 对象。

最后，我们可以使用以下代码来执行 MapReduce：

javascriptCopy Code
db.collection.mapReduce(
  map,
  reduce,
  {
    out: "result",
    finalize: finalize
  }
);

上面的代码会在 result 集合中生成统计结果。可以使用以下代码来查看统计结果：

javascriptCopy Code
db.result.find();

上面的代码将会输出从 MongoDB 中的 result 集合中检索到的所有统计结果。