执行增量 Map-Reduce

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Map-reduce 操作可以处理复杂的聚合任务。要执行 map-reduce 操作，MongoDB 提供MapReduce命令，并在mongo shell 中提供db.collection.mapReduce() wrapper 方法。

如果 map-reduce 数据集不断增长，您可能希望执行增量 map-reduce 而不是每个 time 对整个数据集执行 map-reduce 操作。

执行增量 map-reduce：

在当前集合上运行 map-reduce job 并将结果输出到单独的集合。
如果有更多数据要进行 process，run 后续 map-reduce job：
- query参数指定仅匹配新文档的条件。
- out参数，指定将新结果合并到现有输出集合中的reduce操作。

请考虑以下 example，其中您在sessions集合上安排 map-reduce 操作，以在每天结束时运行 run。

数据设置

sessions集合包含 log 用户每天会话的文档，例如：

db.sessions.save( { userid: "a", ts: ISODate('2011-11-03 14:17:00'), length: 95 } );
db.sessions.save( { userid: "b", ts: ISODate('2011-11-03 14:23:00'), length: 110 } );
db.sessions.save( { userid: "c", ts: ISODate('2011-11-03 15:02:00'), length: 120 } );
db.sessions.save( { userid: "d", ts: ISODate('2011-11-03 16:45:00'), length: 45 } );

db.sessions.save( { userid: "a", ts: ISODate('2011-11-04 11:05:00'), length: 105 } );
db.sessions.save( { userid: "b", ts: ISODate('2011-11-04 13:14:00'), length: 120 } );
db.sessions.save( { userid: "c", ts: ISODate('2011-11-04 17:00:00'), length: 130 } );
db.sessions.save( { userid: "d", ts: ISODate('2011-11-04 15:37:00'), length: 65 } );

当前集合的初始 Map-Reduce

运行第一个 map-reduce 操作如下：

定义 map function _将userid映射到包含字段userid，total_time，count和avg_time的 object：

var mapFunction = function() {
    var key = this.userid;
    var value = {
        userid: this.userid,
        total_time: this.length,
        count: 1,
        avg_time: 0
    };
    emit( key, value );
};

使用两个 arguments key和values定义相应的 reduce function 以计算总 time 和计数。 key对应于userid，values是 array，其元素对应于映射到mapFunction中userid的各个 object。

var reduceFunction = function(key, values) {
    var reducedObject = {
        userid: key,
        total_time: 0,
        count:0,
        avg_time:0
    };

    values.forEach( function(value) {
        reducedObject.total_time += value.total_time;
        reducedObject.count += value.count;
    });
    return reducedObject;
};

使用两个 arguments key和reducedValue定义 finalize function。 function 修改reducedValue文档以添加另一个字段average并返回修改后的文档。

var finalizeFunction = function (key, reducedValue) {
    if (reducedValue.count > 0)
        reducedValue.avg_time = reducedValue.total_time / reducedValue.count;

    return reducedValue;
};

使用mapFunction，reduceFunction和finalizeFunction函数在session集合上执行 map-reduce。将结果输出到集合session_stat。如果session_stat集合已存在，则操作将替换内容：
```
db.sessions.mapReduce( mapFunction,
    reduceFunction,
    {
        out: "session_stat",
        finalize: finalizeFunction
    }
)
```

查询session_stats集合以验证结果：

db.session_stats.find().sort( { _id: 1 } )

该操作返回以下文档：

{ "_id" : "a", "value" : { "total_time" : 200, "count" : 2, "avg_time" : 100 } }
{ "_id" : "b", "value" : { "total_time" : 230, "count" : 2, "avg_time" : 115 } }
{ "_id" : "c", "value" : { "total_time" : 250, "count" : 2, "avg_time" : 125 } }
{ "_id" : "d", "value" : { "total_time" : 110, "count" : 2, "avg_time" : 55 } }

后续增量 Map-Reduce

之后，随着sessions集合的增长，您可以运行其他 map-reduce 操作。对于 example，将新文档添加到sessions集合：

db.sessions.save( { userid: "a", ts: ISODate('2011-11-05 14:17:00'), length: 100 } );
db.sessions.save( { userid: "b", ts: ISODate('2011-11-05 14:23:00'), length: 115 } );
db.sessions.save( { userid: "c", ts: ISODate('2011-11-05 15:02:00'), length: 125 } );
db.sessions.save( { userid: "d", ts: ISODate('2011-11-05 16:45:00'), length: 55 } );

最终，对usersessions集合执行增量map-reduce ，但使用该query字段仅选择新文档。将结果输出到collection session_stats，但是reduce将内容与增量map-reduce的结果进行比较：

db.usersessions.mapReduce(
   mapFunction,
   reduceFunction,
   {
     query: { ts: { $gte: ISODate('2020-03-05 00:00:00') } },
     out: { reduce: "session_stats" },
     finalize: finalizeFunction
   }
);

查询session_stats集合以验证结果：

db.session_stats.find().sort( { _id: 1 } )

该操作返回以下文档：

{ "_id" : "a", "value" : { "total_time" : 330, "count" : 3, "avg_time" : 110 } }
{ "_id" : "b", "value" : { "total_time" : 270, "count" : 3, "avg_time" : 90 } }
{ "_id" : "c", "value" : { "total_time" : 360, "count" : 3, "avg_time" : 120 } }
{ "_id" : "d", "value" : { "total_time" : 210, "count" : 3, "avg_time" : 70 } }

聚合替代

前提条件：将集合设置为原始状态：

db.usersessions.drop();

db.usersessions.insertMany([
   { userid: "a", start: ISODate('2020-03-03 14:17:00'), length: 95 },
   { userid: "b", start: ISODate('2020-03-03 14:23:00'), length: 110 },
   { userid: "c", start: ISODate('2020-03-03 15:02:00'), length: 120 },
   { userid: "d", start: ISODate('2020-03-03 16:45:00'), length: 45 },
   { userid: "a", start: ISODate('2020-03-04 11:05:00'), length: 105 },
   { userid: "b", start: ISODate('2020-03-04 13:14:00'), length: 120 },
   { userid: "c", start: ISODate('2020-03-04 17:00:00'), length: 130 },
   { userid: "d", start: ISODate('2020-03-04 15:37:00'), length: 65 }
])

使用可用的聚合管道运算符，您可以重写map-reduce示例，而无需定义自定义函数：

db.usersessions.aggregate([
   { $group: { _id: "$userid", total_time: { $sum: "$length" }, count: { $sum: 1 }, avg_time: { $avg: "$length" } } },
   { $project: { value: { total_time: "$total_time", count: "$count", avg_time: "$avg_time" } } },
   { $merge: {
      into: "session_stats_agg",
      whenMatched: [ { $set: {
         "value.total_time": { $add: [ "$value.total_time", "$$new.value.total_time" ] },
         "value.count": { $add: [ "$value.count", "$$new.value.count" ] },
         "value.avg": { $divide: [ { $add: [ "$value.total_time", "$$new.value.total_time" ] },  { $add: [ "$value.count", "$$new.value.count" ] } ] }
      } } ],
      whenNotMatched: "insert"
   }}
])

通过userid$group，得出：

total_time使用$sum操作
count使用$sum操作
avg_time使用$avg操作

该操作返回以下文档：

{ "_id" : "c", "total_time" : 250, "count" : 2, "avg_time" : 125 }
{ "_id" : "d", "total_time" : 110, "count" : 2, "avg_time" : 55 }
{ "_id" : "a", "total_time" : 200, "count" : 2, "avg_time" : 100 }
{ "_id" : "b", "total_time" : 230, "count" : 2, "avg_time" : 115 }

该$project阶段调整输出文档的形状以反映map-reduce的输出，该输出具有两个字段_id和 value。如果不需要镜像_idand value结构，则该阶段是可选的。

{ "_id" : "a", "value" : { "total_time" : 200, "count" : 2, "avg_time" : 100 } }
{ "_id" : "d", "value" : { "total_time" : 110, "count" : 2, "avg_time" : 55 } }
{ "_id" : "b", "value" : { "total_time" : 230, "count" : 2, "avg_time" : 115 } }
{ "_id" : "c", "value" : { "total_time" : 250, "count" : 2, "avg_time" : 125 } }

该$merge阶段将结果输出到 session_stats_agg集合。如果现有文档_id与新结果相同，则该操作将应用指定的管道，以根据结果和现有文档计算total_time，count和avg_time。如果是相同的，现有的文档_id中session_stats_agg，操作插入文档。

查询session_stats_agg集合以验证结果：

db.session_stats_agg.find().sort( { _id: 1 } )

该操作返回以下文档：

{ "_id" : "a", "value" : { "total_time" : 200, "count" : 2, "avg_time" : 100 } }
{ "_id" : "b", "value" : { "total_time" : 230, "count" : 2, "avg_time" : 115 } }
{ "_id" : "c", "value" : { "total_time" : 250, "count" : 2, "avg_time" : 125 } }
{ "_id" : "d", "value" : { "total_time" : 110, "count" : 2, "avg_time" : 55 } }

新文档添加到usersessions集合中：

db.usersessions.insertMany([
   { userid: "a", ts: ISODate('2020-03-05 14:17:00'), length: 130 },
   { userid: "b", ts: ISODate('2020-03-05 14:23:00'), length: 40 },
   { userid: "c", ts: ISODate('2020-03-05 15:02:00'), length: 110 },
   { userid: "d", ts: ISODate('2020-03-05 16:45:00'), length: 100 }
])

$match在管道的开头添加一个阶段以指定日期过滤器：

db.usersessions.aggregate([
   { $match: { ts: { $gte: ISODate('2020-03-05 00:00:00') } } },
   { $group: { _id: "$userid", total_time: { $sum: "$length" }, count: { $sum: 1 }, avg_time: { $avg: "$length" } } },
   { $project: { value: { total_time: "$total_time", count: "$count", avg_time: "$avg_time" } } },
   { $merge: {
      into: "session_stats_agg",
      whenMatched: [ { $set: {
         "value.total_time": { $add: [ "$value.total_time", "$$new.value.total_time" ] },
         "value.count": { $add: [ "$value.count", "$$new.value.count" ] },
         "value.avg_time": { $divide: [ { $add: [ "$value.total_time", "$$new.value.total_time" ] },  { $add: [ "$value.count", "$$new.value.count" ] } ] }
      } } ],
      whenNotMatched: "insert"
   }}
])

查询session_stats_agg集合以验证结果：

db.session_stats_agg.find().sort( { _id: 1 } )

该操作返回以下文档：

{ "_id" : "a", "value" : { "total_time" : 330, "count" : 3, "avg_time" : 110 } }
{ "_id" : "b", "value" : { "total_time" : 270, "count" : 3, "avg_time" : 90 } }
{ "_id" : "c", "value" : { "total_time" : 360, "count" : 3, "avg_time" : 120 } }
{ "_id" : "d", "value" : { "total_time" : 210, "count" : 3, "avg_time" : 70 } }

可选的。为了避免$match每次运行时都必须修改聚合管道的日期条件，可以在帮助函数中定义包装聚合：

updateSessionStats = function(startDate) {
   db.usersessions.aggregate([
      { $match: { ts: { $gte: startDate } } },
      { $group: { _id: "$userid", total_time: { $sum: "$length" }, count: { $sum: 1 }, avg_time: { $avg: "$length" } } },
      { $project: { value: { total_time: "$total_time", count: "$count", avg_time: "$avg_time" } } },
      { $merge: {
         into: "session_stats_agg",
         whenMatched: [ { $set: {
            "value.total_time": { $add: [ "$value.total_time", "$$new.value.total_time" ] },
            "value.count": { $add: [ "$value.count", "$$new.value.count" ] },
            "value.avg_time": { $divide: [ { $add: [ "$value.total_time", "$$new.value.total_time" ] },  { $add: [ "$value.count", "$$new.value.count" ] } ] }
         } } ],
         whenNotMatched: "insert"
      }}
   ]);
};

然后，要运行，您只需将开始日期传递给该updateSessionStats()函数：

updateSessionStats(ISODate('2020-03-05 00:00:00'))

也可以看看

译者：李冠飞

校对：

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hashtag数据设置

hashtag当前集合的初始 Map-Reduce

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