管道与Aggregation：
文档结构如下：
{ "_id" : 1, "item" : "abc", "price" : 10, "quantity" : 2, "date" : ISODate("2014-03-01T08:00:00Z") }
{ "_id" : 2, "item" : "jkl", "price" : 20, "quantity" : 1, "date" : ISODate("2014-03-01T09:00:00Z") }
{ "_id" : 3, "item" : "xyz", "price" : 5, "quantity" : 10, "date" : ISODate("2014-03-15T09:00:00Z") }
{ "_id" : 4, "item" : "xyz", "price" : 5, "quantity" : 20, "date" : ISODate("2014-04-04T11:21:39.736Z") }
{ "_id" : 5, "item" : "abc", "price" : 10, "quantity" : 10, "date" : ISODate("2014-04-04T21:23:13.331Z") }
例子：
db.sales.aggregate([
# 由上到下,分阶段的进行,注意该数组中的顺序是有意义的
{
$project:{item:1,price:1,quantity:1} # 1.取出什么元素待操作;
},
{
$group:{ # 2. 对已取出的元素进行聚合运算;
_id:"$item", # 根据什么来分组
quantityCount:{$sum:'$quantity'},
priceTotal:{$sum:'$price'}
}
},
{
$sort:{
quantityCount:1 #3.升序
}
},
# 4.基于上面的结果,取倒数第二名
{
$skip: 2
},
{
$limit:1
},
# 5.然后把结果写到result集合中
{
$out:'result'
}
])
#表达式$month,$dayOfMonth,$year,$sum,$avg
db.sales.aggregate(
[
{
$group : {
_id : { month: { $month: "$date" }, day: { $dayOfMonth: "$date" }, year: { $year: "$date" } }, #按月日年分组
totalPrice: { $sum: { $multiply: [ "$price", "$quantity" ] } },
averageQuantity: { $avg: "$quantity" },
count: { $sum: 1 }
}
}
]
)
#结果
{ "_id" : { "month" : 3, "day" : 15, "year" : 2014 }, "totalPrice" : 50, "averageQuantity" : 10, "count" : 1 }
{ "_id" : { "month" : 4, "day" : 4, "year" : 2014 }, "totalPrice" : 200, "averageQuantity" : 15, "count" : 2 }
{ "_id" : { "month" : 3, "day" : 1, "year" : 2014 }, "totalPrice" : 40, "averageQuantity" : 1.5, "count" : 2 }
#
#
# 表达式$push
db.sales.aggregate(
[
{
$group:
{
_id: { day: { $dayOfYear: "$date"}, year: { $year: "$date" } },
itemsSold: { $push: { item: "$item", quantity: "$quantity" } }
}
}
]
)
# result
{
"_id" : { "day" : 46, "year" : 2014 },
"itemsSold" : [
{ "item" : "abc", "quantity" : 10 },
{ "item" : "xyz", "quantity" : 10 },
{ "item" : "xyz", "quantity" : 5 },
{ "item" : "xyz", "quantity" : 10 }
]
}
{
"_id" : { "day" : 34, "year" : 2014 },
"itemsSold" : [
{ "item" : "jkl", "quantity" : 1 },
{ "item" : "xyz", "quantity" : 5 }
]
}
{
"_id" : { "day" : 1, "year" : 2014 },
"itemsSold" : [ { "item" : "abc", "quantity" : 2 } ]
}
#
#
# 表达式$addToSet
db.sales.aggregate(
[
{
$group:
{
_id: { day: { $dayOfYear: "$date"}, year: { $year: "$date" } },
itemsSold: { $addToSet: "$item" }
}
}
]
)
#result
{ "_id" : { "day" : 46, "year" : 2014 }, "itemsSold" : [ "xyz", "abc" ] }
{ "_id" : { "day" : 34, "year" : 2014 }, "itemsSold" : [ "xyz", "jkl" ] }
{ "_id" : { "day" : 1, "year" : 2014 }, "itemsSold" : [ "abc" ] }
#
#
# 表达式 $first
db.sales.aggregate(
[
{ $sort: { item: 1, date: 1 } },
{
$group:
{
_id: "$item",
firstSalesDate: { $first: "$date" }
}
}
]
)
# result
{ "_id" : "xyz", "firstSalesDate" : ISODate("2014-02-03T09:05:00Z") }
{ "_id" : "jkl", "firstSalesDate" : ISODate("2014-02-03T09:00:00Z") }
{ "_id" : "abc", "firstSalesDate" : ISODate("2014-01-01T08:00:00Z") }
MapReduce：
文档结构如下：
> db.sourceData.findOne()
{
"id": 0,
"name": "Leanne Flinn",
"email": "leanne.flinn@unilogic.com",
"work": "Unilogic",
"dob": "Sun Mar 14 1909 12:45:53 GTM+0530 (LST)",
"age": 27,
"gender": "male",
"salary": 16660,
"hobbies": "Acrobatics,Photography,Papier-Mache",
"_id": Object("57579f702fa6c7651e504fe2")
}
> db.sourceData.count()
9999
例子1：计算男女数量
Mapper 的逻辑
我们只需要让 Mapper 以性别作为 key，把值作为 1。因为一个用户不是男就是女。所以，Mapper 的输出会是下面这样：
Key Value
Male [1,1,1…]
Female [1,1,1,1,1…]
Reducer 的逻辑
在 Reducer 中，我们会获得上面两行数据，我们要做的是把每一行中的值求和，表示该性别的总数。最终的输出结果如下：
Key Value
Male 5031
Female 4968
mapper = function () {
emit(this.gender, 1);
};
reducer = function(gender, count){
return Array.sum(count);
};
在第2行中， this 表示当前的文档，因此 this.gender 会作为 mapper 的 key，它的值要么是 male，要么是 female。而 emit() 将会把数据发送到一个临时保存数据的地方，作为 mapper 的结果。
在第5行中，我们简单地把每个性别的所有值加起来。
最后，加上执行逻辑：
db.sourceData.mapReduce(
mapper,
reducer,
{
out : "example1_results"
}
);
db.example1_results.find()
在第5行中，我们设置了输出的集合名。
在第9行中，我们会从 example1_results 集合取得结果并显示它。
例子2：获取每个性别中最老和最年轻的人
Mapper 的逻辑
在 mapper 中，我们要以性别作为 key，然后以 object 作为 value。这个 object 要包含用户的年龄和名字。年龄是用来做计算用的，而名字只是用来显示给人看的。
Key Value
Male [{age: 9, name: ‘John’}, …]
Female [{age: 19, name: ‘Rita’}, …]
Reducer 的逻辑
我们的 reducer 会比前一个例子要复杂一点。我们要检查所有和性别相关的年龄，找到年龄最大和最小的用户。最终的输出结果是这样的：
Key Value
Male {min: {name: ‘harry’, age: 1}, max: {name: ‘Alex’, age: 99} }
Female {min: {name: ‘Loli’, age: 10}, max: {name: ‘Mary’, age: 98} }
mapper = function () {
var x = {age : this.age, name : this.name};
emit(this.gender, {min : x , max : x});
};
reducer = function(key, values){
var res = values[0];
for (var i = 1; i < values.length; i++) {
if(values[i].min.age < res.min.age)
res.min = {name : values[i].min.name, age : values[i].min.age};
if (values[i].max.age > res.max.age)
res.max = {name : values[i].max.name, age : values[i].max.age};
};
return res;
};
db.sourceData.mapReduce(
mapper,
reducer,
{
out : "example2_results"
}
);
在第6行，我们构建了一个 object，把它作为 value 发送。
在第13-18行，我们迭代了所有 object，检查当前的 object 的年龄是否大于或小于前一个 object 的年龄，如果是，就会更新 res.max 或者 res.min。
例子3：计算每种兴趣爱好的人数
在我们最后的例子中，我们会看看有多少用户有相同的兴趣爱好。
每个用户的兴趣爱好列表都用逗号分隔。我们会找出有多少用户有表演杂技的爱好等等。
Mapper 的逻辑
在这个场景下，我们的 mapper 会复杂一点。我们要为每个用户的兴趣爱好发送一个新的 key-value 对。这样，每个用户的每个兴趣爱好都会触发一次计算。最终我们会得到如下的结果：
Key Value
Acrobatics [1,1,1,1,1,1,….]
Meditation [1,1,1,1,1,1,….]
Music [1,1,1,1,1,1,….]
Photography [1,1,1,1,1,1,….]
Papier-Mache [1,1,1,1,1,1,….]
Reducer 的逻辑
在这里，我们只要简单地为每种兴趣爱好求和就好了。最终我们会得到下面的结果：
Key Value
Acrobatics 6641
Meditation 3338
Music 3338
Photography 3303
Papier-Mache 6661
mapper = function () {
var hobbys = this.hobbies.split(',');
for (i in hobbys) {
emit(hobbys[i], 1);
}
};
reducer = function (key, values) {
var count = 0;
for (index in values) {
count += values[index];
}
return count;
};
db.sourceData.mapReduce(
mapper,
reducer,
{
out : "example3_results"
}
);
注意第7-9行，我们迭代了每个兴趣爱好，然后发送了一次记数。
第13-18行可以用 Array.sum(values) 来代替，这样是另外一种做相同事情的方式。最终我们得到的结果：
[ { _id: 'Acrobatics', value: 6641 },
{ _id: 'Meditation', value: 3338 },
{ _id: 'Music', value: 3338 },
{ _id: 'Photography', value: 6661 },
{ _id: 'Papier-Mache', value: 3303 } ]
参考：
https://scarletsky.github.io/2016/06/12/mapreduce-in-mongodb/
https://segmentfault.com/a/1190000004263347
作者：bluebule
链接：https://www.jianshu.com/p/88c30797b956
来源：简书
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