Map Reduce trong MongoDB | 41 bài học miễn phí MongoDB hay nhất mongodb map reduce

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Copyright
 ©
 vietjack.com
 

 

Map Reduce trong MongoDB
Trong MongoDB Documentation, Map-Reduce là một hệ xử lý dữ liệu để cô đọng một khối
lượng lớn dữ liệu thành các kết quả tổng thể có ích. MongoDB sử dụng
lệnh mapReducecho hoạt động Map-Reduce. Nói chung, Map Reduce được sử dụng để
xử lý các tập dữ liệu lớn.

Lệnh mapReduce trong MongoDB
Cú pháp cơ bản của lệnh mapReduce như sau:
>db.collection.mapReduce(
function() {emit(key,value);}, //map function
function(key,values) {return reduceFunction},
//reduce function
{
out: collection,
query: document,
sort: document,
limit:
number
} )

Đầu tiên, hàm (function) của Map Reduce truy vấn Collection, sau đó ánh xạ các Document
kết quả để phát xạ (Emit) các cặp key-value mà sau đó bị rút gọn dựa trên các key mà có
nhiều value.
Trong cú pháp trên:
•

map là một hàm JavaScript mà ánh xạ một value với một key và phát xạ một cặp
key-value.

•

reduce là một hàm JavaScript mà rút gọn hoặc nhóm tất cả Document có cùng key.

•

out xác định vị trí của kết quả truy vấn Map-Reduce.

•

query xác định tiêu chuẩn chọn tùy ý để lựa chọn các Document.

•

sort xác định tiêu chuẩn sắp xếp tùy ý.

•

limit xác định số lượng Document tối đa tùy ý để được trả về.

Sử dụng MapReduce trong MongoDB
Bạn theo dõi cấu trúc của Document để lưu giữ User Post. Document này lưu giữ
user_name của người dùng và status của Post.
{
"post_text": "tutorialspoint is an awesome website for tutorials",
"user_name": "mark",
"status":"active" }

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

 
 
 Trang
 chia
 sẻ
 các
 bài
 học
 online
 miễn
 phí
 


 



 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Copyright
 ©
 vietjack.com
 


 
Bây giờ, chúng ta sẽ sử dụng một hàm mapReduce trên các posts collection để lựa chọn
tất cả các active post, nhóm chúng lại dựa trên user_name và sau đó đếm số lượng post
của mỗi user bởi sử dụng code sau:
>db.posts.mapReduce(
function() { emit(this.user_id,1); },
function(key, values) {return Array.sum(values)},
{
query:{status:"active"},
out:"post_total"
} )

Truy vấn mapReduce trên sẽ cho kết quả:
{

"result" : "post_total",

"input" : 4,

"emit" : 4,

"timeMillis" : 9,
"reduce" : 2,

"counts" : {
"output" : 2

},

"ok" : 1, }

Kết quả chỉ ra rằng, tổng số 4 Document đã kết nối với truy vấn (status:"active"), hàm map
phát xạ 4 Document với các cặp key-value và cuối cùng hàm reduce nhóm các Document
đã ánh xạ có cùng key vào trong 2.
Để xem kết quả của truy vấn mapReduce này, bạn sử dụng toán tử find:
>db.posts.mapReduce(
function() { emit(this.user_id,1); },
function(key, values) {return Array.sum(values)},
{
query:{status:"active"},
out:"post_total"
} ).find()

Truy vấn trên cung cấp kết quả chỉ ra rằng cả hai người dùng tom và mark có hai posts
trong trạng thái là active.
{ "_id" : "tom", "value" : 2 } { "_id" : "mark", "value" : 2 }

Theo phương thức tương tự, các truy vấn MapReduce có thể được sử dụng để xây dựng
các truy vấn Aggregation phức tạp. Sự sử dụng của các hàm JavaScript tùy biến giúp cho
việc sử dụng MapReduce thêm linh động và mạnh mẽ hơn.


 


 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Trang
 chia
 sẻ
 các
 bài
 học
 online
 miễn
 phí