peta
英[m?p] 美[m?p]
n, peta cakerawala; . Lukiskan peta (kawasan, dll.); perancangan terperinci; ; untuk melemahkan
vi untuk mengurangkan;Fungsi MongoDB Map Reduce sintaks
Fungsi: Map-Reduce ialah model pengkomputeran, ia menguraikan sekumpulan besar kerja (data) untuk pelaksanaan (MAP), dan kemudian menggabungkan keputusan ke dalam hasil akhir (REDUCE). Map-Reduce yang disediakan oleh MongoDB adalah sangat fleksibel dan agak praktikal untuk analisis data berskala besar.
Sintaks: >db.collection.mapReduce( function() {emit(key,value);}, //map function
function(key,values) {return reduceFunction}, //reduce function {out: koleksi, pertanyaan: dokumen, isihan: dokumen, had: nombor }) Gunakan MapReduce untuk melaksanakan dua fungsi: Fungsi Peta dan fungsi Kurangkan Fungsi Peta memanggil emit(kunci, nilai), melintasi semua rekod dalam koleksi, dan melepasi kunci dan nilai Berikannya kepada fungsi Kurangkan untuk diproses. Fungsi Map mesti memanggil emit(key, value) untuk mengembalikan pasangan kunci-nilai.
Parameter: peta: fungsi pemetaan (menghasilkan jujukan pasangan nilai kunci sebagai mengurangkan parameter fungsi). mengurangkan fungsi statistik, tugas fungsi pengurangan adalah untuk mengubah nilai kunci menjadi nilai kunci, iaitu, mengubah tatasusunan nilai menjadi nilai nilai tunggal. . keluar Keputusan statistik disimpan dalam koleksi (jika tidak dinyatakan, koleksi sementara akan digunakan, yang akan dipadamkan secara automatik selepas pelanggan diputuskan sambungan). pertanyaan ialah syarat penapisan Hanya dokumen yang memenuhi syarat akan memanggil fungsi peta. (query.limit, isihan boleh digabungkan sesuka hati) Parameter pengisihan yang digabungkan dengan isihan dan had (juga mengisih dokumen sebelum menghantarnya ke fungsi peta), boleh mengoptimumkan had mekanisme pengelompokan dan mengehadkan had atas bilangan dokumen yang dihantar ke fungsi peta (jika tiada had, Menggunakan isihan sahaja tidak banyak digunakan)
Fungsi MongoDB Map Reduce contoh
>db.posts.insert({
"post_text": "php中文網(wǎng)，最全的技術(shù)文檔。",
"user_name": "mark",
"status":"active"
})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
>db.posts.insert({
"post_text": "php中文網(wǎng)，最全的技術(shù)文檔。",
"user_name": "mark",
"status":"active"
})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
>db.posts.insert({
"post_text": "php中文網(wǎng)，最全的技術(shù)文檔。",
"user_name": "mark",
"status":"active"
})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
>db.posts.insert({
"post_text": "php中文網(wǎng)，最全的技術(shù)文檔。",
"user_name": "mark",
"status":"active"
})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
>db.posts.insert({
"post_text": "php中文網(wǎng)，最全的技術(shù)文檔。",
"user_name": "mark",
"status":"disabled"
})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
>db.posts.insert({
"post_text": "php中文網(wǎng)，最全的技術(shù)文檔。",
"user_name": "php",
"status":"disabled"
})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
>db.posts.insert({
"post_text": "php中文網(wǎng)，最全的技術(shù)文檔。",
"user_name": "php",
"status":"disabled"
})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
>db.posts.insert({
"post_text": "php中文網(wǎng)，最全的技術(shù)文檔。",
"user_name": "php",
"status":"active"
})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
現(xiàn)在，我們將在 posts 集合中使用 mapReduce 函數(shù)來選取已發(fā)布的文章(status:"active")，并通過user_name分組，計算每個用戶的文章數(shù)：
>db.posts.mapReduce(
function() { emit(this.user_name,1); },
function(key, values) {return Array.sum(values)},
{
query:{status:"active"},
out:"post_total"
}
)
以上 mapReduce 輸出結(jié)果為：
{
"result" : "post_total",
"timeMillis" : 23,
"counts" : {
"input" : 5,
"emit" : 5,
"reduce" : 1,
"output" : 2
},
"ok" : 1
}
結(jié)果表明，共有4個符合查詢條件（status:"active"）的文檔， 在map函數(shù)中生成了4個鍵值對文檔，最后使用reduce函數(shù)將相同的鍵值分為兩組。
具體參數(shù)說明：
result：儲存結(jié)果的collection的名字,這是個臨時集合，MapReduce的連接關(guān)閉后自動就被刪除了。
timeMillis：執(zhí)行花費的時間，毫秒為單位
input：滿足條件被發(fā)送到map函數(shù)的文檔個數(shù)
emit：在map函數(shù)中emit被調(diào)用的次數(shù)，也就是所有集合中的數(shù)據(jù)總量
ouput：結(jié)果集合中的文檔個數(shù)（count對調(diào)試非常有幫助）
ok：是否成功，成功為1
err：如果失敗，這里可以有失敗原因，不過從經(jīng)驗上來看，原因比較模糊，作用不大
使用 find 操作符來查看 mapReduce 的查詢結(jié)果：
>db.posts.mapReduce(
function() { emit(this.user_name,1); },
function(key, values) {return Array.sum(values)},
{
query:{status:"active"},
out:"post_total"
}
).find()
以上查詢顯示如下結(jié)果，兩個用戶 tom 和 mark 有兩個發(fā)布的文章:
{ "_id" : "mark", "value" : 4 }
{ "_id" : "php", "value" : 1 }
用類似的方式，MapReduce可以被用來構(gòu)建大型復(fù)雜的聚合查詢。
Map函數(shù)和Reduce函數(shù)可以使用 JavaScript 來實現(xiàn)，使得MapReduce的使用非常靈活和強大。