MongoDB mapReduceコマンド

MongoDBドキュメントによると、Map reduceは大量のデータを有用な集約結果に圧縮するためのデータ処理パラダイムです。MongoDBはmapReduceコマンドを使用してmap reduce操作を行います。MapReduceは通常、大規模データセットの処理に使用されます。

MapReduce コマンド

以下は基本的なmapReduceコマンドの文法です-

>db.collection.mapReduce(　　　
function()　{emit(key,value);},　　//map関数　　　
function(key,values)　{return　reduceFunction},　{　　　//reduce関数
　　　　　　out:　collection,
　　　　　　query:　document,
　　　　　　sort:　document,
　　　　　　limit:　number
　　　}
)

map-reduce関数はまずコレクションをクエリし、結果ドキュメントをマッピングしてキーを発行します-値対を出力し、複数の値を持つキーに基づいてそれを減少させます。

上記の文法では-

• map は、キーを値にマッピングし、キーを発行するjavascript関数です-値対

• reduce は、同じキーを持つすべてのドキュメントを減少またはグループ化するためのjavascript関数です

• out mapを指定します-reduceクエリ結果の場所を指定します

• query ドキュメントを選択するオプションの選択基準を指定します

• sort オプションのソート条件を指定します

• limit 返すべきオプションの最大ドキュメント数を指定します

MapReduceを使用して

以下は、ユーザーのポストを保存するドキュメントの構造を考慮します。このドキュメントはユーザーのuser_nameと投稿状態を保存しています。

{
　　　"post_text":　"w"3codebox　is　an　awesome　website　for　tutorials"
　　　"user_name":　"mark"
　　　"status":"active"
}

今、以下でposts集合上でmapReduce関数を使用して、すべてのアクティブなポストを選択し、user_nameに基づいてグループ化し、次のコードを使用して各ユーザーのポスト数をカウントします-

>db.posts.mapReduce(　
　　　function() { emit(this.user_id,1); },　
　　　function(key, values) { return Array.sum(values)}, {　　
　　　　　　query:{status:"active"},　　
　　　　　　out:"post_total"　
　　　}
)

上記のmapReduceクエリは以下の結果を出力します-

{
　　　"result"　:　"post_total",
　　　"timeMillis"　:　9,
　　　"counts"　:　{
　　　　　　"input"　:　4,
　　　　　　"emit"　:　4,
　　　　　　"reduce"　:　2,
　　　　　　"output"　:　2
　　　,}
　　　"ok"　:　1,}

結果が示すように、合計で4ドキュメントがクエリに一致（status: "active"）すると、map関数が4キー値対を持つドキュメントが、最終的にreduce関数が同じキーを持つマッピングドキュメントを分類します2件。}}

このmapReduceクエリの結果を確認するには、find演算子を使用してください-

>db.posts.mapReduce(　
　　　function() { emit(this.user_id,1); },　
　　　function(key, values) { return Array.sum(values)}, {　　
　　　　　　query:{status:"active"},　　
　　　　　　out:"post_total"　
　　　}
).find()

上記のクエリは以下の結果を返し、ユーザtomとmarkがアクティブなステータスのpostが2つあることを示しています–

{"_id" : "tom", "value" :　2　}
{"_id" : "mark", "value" :　2　}

同様に、MapReduceクエリは、大規模で複雑なアググレーションクエリの構築に使用できます。カスタムJavaScript関数の使用はMapReduceを利用し、非常に柔軟で強力です。