javascript - mongodb - 不明白为什么/如何使用 map-reduce

Question

我正在尝试使用 map-reduce 来了解这何时有用。

所以我有一个名为“actions”的集合，其中包含 10 万个这样的文档:

{
    "profile_id":1111,
    "action_id":2222
}

现在我正在尝试做 map-reduce 示例。我正在尝试获取“所有用户和每个用户的总操作数” 的列表。这可能吗？我的代码:

db.fbooklikes.mapReduce(
    function(){
        emit(this.profile_id, this.action_id);
    },
    function(keyProfile, valueAction){
        return Array.sum(valueAction);
    },
    {
        out:"example"
    }
)

.. 这是行不通的。结果是:

"counts" : {
    "input" : 100000,
    "emit" : 100000,
    "reduce" : 1146,
    "output" : 13
},
"ok" : 1,
"_o" : {
    "result" : "map_reduce_example",
    "timeMillis" : 2539,
    "counts" : {
        "input" : 100000,
        "emit" : 100000,
        "reduce" : 1146,
        "output" : 13
    },
    "ok" : 1
},

我正在尝试做的是 map-reduce 可能实现的事情吗？

Answer 1

是的，您可以使用它，但更精确的回答是可能有更好的工具来完成您想要的事情。

MapReduce 对于某些任务很方便，但通常最适合其他任务不适用的情况。在 MongoDB 中包含 mapReduce 早于 aggregation framework 的引入，这通常是您应该尽可能使用的:

db.fbooklikes.aggregate([
    { "$group": {
        "_id": "$profile_id",
        "count": { "$sum": 1 }
    }}
])

这将简单地返回按“profile_id”的每个值分组的集合中所有文档的计数。

MapReduce 需要 JavaScript 评估，因此运行速度比聚合框架实现的 native 代码功能慢得多。有时你必须使用它，但在简单的情况下最好不要使用它，并且有一些怪癖你需要了解:

db.fbooklikes.mapReduce(
    function(){
        emit(this.profile_id, 1);
    },
    function(key,values){
        return Array.sum(values);
    },
    {
        out: { "inline": 1 }
    }
)

人们对 mapReduce 最怀念的一点是，reducer 几乎从不为每个发出的键只调用一次。事实上，它将以“ block ”的形式处理输出，从而“减少”该输出的一部分并将其放回以针对其他输出再次“减少”，直到该键只有一个值。

因此，从 reduce 函数发出与从“map”函数发送的相同类型的数据非常重要。这是一个棘手的问题，当您不了解该功能的那部分时，可能会导致奇怪的结果。这实际上是 mapReduce 可以处理单个键值的大量结果并减少它们的底层方式。

但一般来说，您应该尽可能使用聚合框架，如果问题需要一些特殊的计算，而这些计算在那里是不可能的，或者有一些复杂的文档遍历，您需要使用 JavaScript 检查，那就是你在哪里使用 mapReduce。