mongo-mapreduce测试（1）——count/sum/where条件

mongo-mapreduce测试（2）——列转行与finalize函数

mongo-mapreduce测试（3）——group by having

mongo-mapreduce测试（4）——avg

mongo-mapreduce测试（5）——max/min

mongo-mapreduce测试（6）——综合测试

mongo-mapreduce测试（7）——使用js存储过程

mongo-mapreduce测试（8）——阶段总结（1）

mongo-mapreduce测试（9）——python调用

mongo-mapreduce测试（10）——阶段总结（2）

mongo-mapreduce测试（11）——跟踪调试

1. 准备测试数据

> db.tianyc_test3.insert({name:’xtt’,dic:1})
> db.tianyc_test3.insert({name:’xtt’,dic:2})
> db.tianyc_test3.insert({name:’xtt’,dic:3})
> db.tianyc_test3.insert({name:’xtt’,dic:4})
> db.tianyc_test3.insert({name:’xtt’,dic:5})
> db.tianyc_test3.insert({name:’yct’,dic:1})
> db.tianyc_test3.insert({name:’yct’,dic:2})
> db.tianyc_test3.insert({name:’neu’,dic:1})
> db.tianyc_test3.insert({name:’neu’,dic:2})
> db.tianyc_test3.insert({name:’neu’,dic:3})
> db.tianyc_test3.insert({name:’neu’,dic:4})
> db.tianyc_test3.find()
{ “_id” : ObjectId(“51258e47ff13bc6383473137”), “name” : “xtt”, “dic” : 1 }
{ “_id” : ObjectId(“51258e49ff13bc6383473138”), “name” : “xtt”, “dic” : 2 }
{ “_id” : ObjectId(“51258e4bff13bc6383473139”), “name” : “xtt”, “dic” : 3 }
{ “_id” : ObjectId(“51258e4eff13bc638347313a”), “name” : “xtt”, “dic” : 4 }
{ “_id” : ObjectId(“51258e50ff13bc638347313b”), “name” : “xtt”, “dic” : 5 }
{ “_id” : ObjectId(“51258e5aff13bc638347313c”), “name” : “yct”, “dic” : 1 }
{ “_id” : ObjectId(“51258e5cff13bc638347313d”), “name” : “yct”, “dic” : 2 }
{ “_id” : ObjectId(“51258e62ff13bc638347313e”), “name” : “neu”, “dic” : 1 }
{ “_id” : ObjectId(“51258e64ff13bc638347313f”), “name” : “neu”, “dic” : 2 }
{ “_id” : ObjectId(“51258e65ff13bc6383473140”), “name” : “neu”, “dic” : 3 }
{ “_id” : ObjectId(“51258e68ff13bc6383473141”), “name” : “neu”, “dic” : 4 }

2. count

实现 select name, count(*) from tianyc_test3 group by name;

方法1：使用计数器累计

> var map = function() {
… emit(this.name, {cnt: 1});#设置cnt虚拟列，将每个collection的cnt设置为1。
… };
> var reduce = function(key, values) {
… var count = 0;
… for (var i=0;i<values.length;i++){
… count+=values[i].cnt;#对每个name的所有cnt进行相加，得到count结果。
… }
… return count;
… };
> var xjbu = db.tianyc_test3.mapReduce(map, reduce, {out: “tianyc_test3_result”});
> db.tianyc_test3_result.find()
{ “_id” : “neu”, “value” : 4 }
{ “_id” : “xtt”, “value” : 5 }
{ “_id” : “yct”, “value” : 2 }

方法2：直接使用map后的数组长度。

map函数可以不变，也可再简化：

> var map = function() {
… emit(this.name,1);
… };

reduce函数修改如下：

> var reduce = function(key, values) {
… return values.length;
… };
> var xjbu = db.tianyc_test3.mapReduce(map, reduce, {out: “tianyc_test3_result”});
> db.tianyc_test3_result.find()
{ “_id” : “neu”, “value” : 4 }
{ “_id” : “xtt”, “value” : 5 }
{ “_id” : “yct”, “value” : 2 }

3. 带where条件的count

实现 select name, count(*) from tianyc_test3 where dic>1 group by name;

方法1：使用mapReduce函数的query参数

> var xjbu = db.tianyc_test3.mapReduce(map, reduce, {query:{dic:{$gt:1}}, out: “tianyc_test3_result”});
> db.tianyc_test3_result.find()
{ “_id” : “neu”, “value” : 3 }
{ “_id” : “xtt”, “value” : 4 }
{ “_id” : “yct”, “value” : { “cnt” : 1 } }

方法2：在map函数中过滤。reduce函数不变，map函数如下：

> var map = function() {
… if (this.dic>1){
… emit(this.name, {cnt: 1});
… }
… };

> var xjbu = db.tianyc_test3.mapReduce(map, reduce, {out: “tianyc_test3_result”});
> db.tianyc_test3_result.find()
{ “_id” : “neu”, “value” : 3 }
{ “_id” : “xtt”, “value” : 4 }
{ “_id” : “yct”, “value” : { “cnt” : 1 } }

4. sum

实现 select name, sum(dic) from tianyc_test3 group by name

> var map = function() {
… emit(this.name, {score: this.dic});#设置score虚拟列，将每个collection的score设置为dic的值，用于reduce相加。
… };
> var reduce = function(key, values) {
… var sum = 0;
… for (var i=0;i<values.length;i++){
… sum+=values[i].score;#对每个name的所有score进行相加，得到sum结果。
… }
… return sum;
… };
> var xjbu = db.tianyc_test3.mapReduce(map, reduce, {out: “tianyc_test3_result2”});
> db.tianyc_test3_result2.find()
{ “_id” : “neu”, “value” : 10 }
{ “_id” : “xtt”, “value” : 15 }
{ “_id” : “yct”, “value” : 3 }