MongoDB MapReduce_数据处理)方法详解

MongoDB MapReduce是一种数据处理技术,它允许您使用JavaScript编写MapReduce函数来对MongoDB集合中的数据进行聚合和分组.

下面是MongoDB MapReduce的完整使用放啊,包括过程和代码示例：

准备数据

首先,我们需要一些数据来演示MongoDB MapReduce.我们将使用以下JSON格式数据：

{
]
}

我们将数据保存在名为books的MongoDB集合中.

编写Map函数

此时此刻呢,我们编写Map函数来处理我们的数据.该函数将遍历集合中的每个文档,并从中提取所需的信息.

var mapFunction = function() {
emit(this.author, {count: 1, year: this.year});
};

编写Reduce函数

此时此刻呢,我们需要编写Reduce函数来对发出的键值进行聚合.我们将使用数字类型的reduce函数计算总计数和平均年份.

var reduceFunction = function(key, values) {
return {count: count, avgYear: yearSum/count};
};

在上面的代码中,我们遍历传递的值数组,并计算文档的总数和年份总数.然后,我们将结果对象返回给MongoDB.

运行MapReduce

现在,我们可以将Map和Reduce函数应用于MongoDB集合中的数据.我们可以使用以下命令来运行MapReduce：

db.books.mapReduce(
{ out: "authors" }
);

在上面的代码中,我们使用Map和Reduce函数来对books集合进行聚合,并将结果保存在authors集合中.如果authors集合不存在,它将自动创建.

访问结果

现在,我们可以通过调用find函数来访问聚合结果：

db.authors.find()

在上面的代码中,我们使用find函数从authors集合检索所有聚合结果.

下面是完整的示例代码：

// 1.准备数据
db.books.insertMany([
{ out: "authors" }
);

// ⑤访问结果
db.authors.find();

运行以上代码后,我们可以从authors集合中检索如下结果：

{ "_id" : "Harper Lee", "value" : { "count" : 1, "avgYear" : 1960 } }
{ "_id" : "J.D. Salinger", "value" : { "count" : 1, "avgYear" : 1951 } }
{ "_id" : "Kurt Vonnegut", "value" : { "count" : 1, "avgYear" : 1969 } }