伏龙阁资源网

Mongodb中MapReduce实现数据聚合方法详解
站长资源 2024/11/22 佚名
2 0

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：

Mongodb中MapReduce实现数据聚合方法详解

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：

Mongodb中MapReduce实现数据聚合方法详解

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：

Mongodb中MapReduce实现数据聚合方法详解

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>

Mongodb中MapReduce实现数据聚合方法详解

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：

Mongodb中MapReduce实现数据聚合方法详解

（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：

Mongodb中MapReduce实现数据聚合方法详解

（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。

Mongodb中MapReduce实现数据聚合方法详解

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网站的支持！

广告合作：本站广告合作请联系QQ：858582 申请时备注：广告合作（否则不回）
免责声明：本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除！
www.wwsws.com 伏龙阁资源网
39,976影音资源
44,792技术资源
21,817软件资源
651,128站长资源

更新日志

友情链接

杰晶网络 DDR爱好者之家 桃源资源网 杰网资源 富贵资源网 南强小屋 铁雪资源网 幽灵资源网 万梅资源网 狼山资源网 白云岛资源网 昆仑资源网 相思资源网 明霞山资源网 内蒙古资源网 黑松山资源网 茶园资源网 饿虎岗资源网 大旗谷资源网 常春岛资源网 岱庙资源网 兴国资源网 快活林资源网 蝙蝠岛资源网 帝王谷资源网 白云城资源网 伏龙阁资源网 清风细雨楼 天枫庄资源网 圆月山庄资源网 无争山庄资源网 神水资源网 移花宫资源网 神剑山庄资源网 无为清净楼资源网 金钱帮资源网 丐帮资源网 华山资源网 极乐门资源网 小李飞刀资源网 凤求凰客栈 风云阁资源网 金狮镖局 鸳鸯亭资源网 千金楼资源网 更多链接