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实现MongoDB map-reduce

2024-05-16 19:04:05 356

Map-reduce是一种数据处理范例，用于将大量数据压缩为有用的聚合结果。

让我们创建一个包含文档的集合-

> db.demo280.insertOne({"CustomerName":"Chris","isMarried":true});
{
   "acknowledged" : true,
   "insertedId" : ObjectId("5e49116edd099650a5401a62")
}
> db.demo280.insertOne({"CustomerName":"Mike","isMarried":false});
{
   "acknowledged" : true,
   "insertedId" : ObjectId("5e491170dd099650a5401a63")
}
> db.demo280.insertOne({"CustomerName":"David","isMarried":false});
{
   "acknowledged" : true,
   "insertedId" : ObjectId("5e491170dd099650a5401a64")
}
> db.demo280.insertOne({"CustomerName":"Bob","isMarried":true});
{
   "acknowledged" : true,
   "insertedId" : ObjectId("5e491171dd099650a5401a65")
}

在find()方法的帮助下显示集合中的所有文档-

> db.demo280.find();

这将产生以下输出-

{ "_id" : ObjectId("5e49116edd099650a5401a62"), "CustomerName" : "Chris", "isMarried" : true }
{ "_id" : ObjectId("5e491170dd099650a5401a63"), "CustomerName" : "Mike", "isMarried" : false }
{ "_id" : ObjectId("5e491170dd099650a5401a64"), "CustomerName" : "David", "isMarried" : false }
{ "_id" : ObjectId("5e491171dd099650a5401a65"), "CustomerName" : "Bob", "isMarried" : true }

以下是实现MongoDBmapreduce的查询-

> db.demo280.mapReduce(
...   function() { emit(this.isMarried,true); },
...
...   function(key, values) {return Array.sum(values)}, {
...      query:{isMarried:true},
...      out:"Output"
...   }
...)

这将产生以下输出，显示总共2个与查询匹配的文档（输入：2个），并发出2个结果（发出：2个）-

{
   "result" : "Output",
   "timeMillis" : 1241,
   "counts" : {
      "input" : 2,
      "emit" : 2,
      "reduce" : 1,
      "output" : 1
   },
   "ok" : 1
}

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