Mongodb是针对大数据量环境下诞生的用于保存大数据量的非关系型数据库,针对大量的数据,如何进行统计操作至关重要,那么如何从Mongodb中统计一些数据呢?
在Mongodb中,给我们提供了三种用于数据聚合的方式:
(1)简单的用户聚合函数;
(2)使用aggregate进行统计;
(3)使用mapReduce进行统计;
今天我们首先来讲讲mapReduce是如何统计,在后续的文章中,将另起文章进行相关说明。
MapReduce是啥呢?以我的理解,其实就是对集合中的各个满足条件的文档进行预处理,整理出想要的数据然后进行统计得到最终的统计结果。其中map函数用于对集合中的各个满足条件的文档进行预处理,整理出想要的数据。Reduce函数用于对整理出的数据进行处理得到统计结果。Map函数和Reduce函数都是JavaScript函数。
首先,我们先构造一个测试数据集test,使用js脚本往集合中随机插入一组数据,每条记录是哪个人花了多少钱买了什么东西。具体脚本test1.js如下:
<span style="font-family:KaiTi_GB2312;"><span style="font-size:18px;">for( var i=0; i<100; i++){ var rID=Math.floor(Math.random()*10); var price = parseFloat((Math.random()*10).toFixed(2)); if(rID<3){ db.test.insert({"user":"majing","sku":rID,"price":price}); } else if(rID>=3 && rID<5){ db.test.insert({"user":"wufenglei","sku":rID,"price":price}); } else if(rID>=5 && rID<8){ db.test.insert({"user":"wufenglei","sku":rID,"price":price}); } else { db.test.insert({"user":"liyonghu","sku":rID,"price":price}); } }</span></span>
接下来我们通过在控制台执行脚本来向数据库插入具体的数据,具体执行指令如下:
<span style="font-family:KaiTi_GB2312;"><span style="font-size:18px;">mongo 127.0.0.1:27017/test J:/test1.js</span></span>
执行之后,通过MongoVUE来查看下具体的数据,如下所示,数据已经插入到集合中了:
接下来,我们可以做几个简单的统计操作了。
(1)统计不同用户都买了多少个商品?编写js脚本test2.js,将结果保存到statis1集合中。
<span style="font-family:KaiTi_GB2312;"><span style="font-size:18px;"><span style="font-size:18px;">map=function(){ emit(this.user,1); } reduce=function(key, values){ var count = 0; values.forEach(function(val){count += val}); return count; } db.test.mapReduce(map, reduce, {out:"statics1"});</span></span></span>
按照刚才执行脚本的方式执行test2.js,并查看数据:
从数据库就可以直观看到统计数据了,若想查看某个人如majing购买了多少个商品,直接使用
<span style="font-family:KaiTi_GB2312;"> <span style="font-size:18px;"> <span style="font-size:18px;"> <span style="font-family:KaiTi_GB2312;font-size:18px;">db.statics1.find({"_id":"majing"}); </span> </span> </span> </span>
(2)统计每个用户购买的每个商品的数量情况
脚本test3.js如下所示:
<span style="font-family:KaiTi_GB2312;"><span style="font-size:18px;"><span style="font-size:18px;">map=function(){ emit({user:this.user,sku:this.sku},1); } reduce=function(key, values){ var count = 0; values.forEach(function(val){count += val}); return count; } db.test.mapReduce(map, reduce, {out:"statics2"});</span></span></span>
按照刚才执行脚本的方式执行test3.js,并查看数据:
总共返回了10条记录。此时如果我们想查找某个用户购买商品的情况,可以使用下面的查询方法:
<span style="font-family:KaiTi_GB2312;"><span style="font-size:18px;"><span style="font-size:18px;">db.statics2.find({"_id.user":"majing"});</span></span></span>
如果我们想查找某个用户购买某个商品的情况,可以使用下面的查询方法:
(3)统计每个用户购买商品的总量及花费的总金额
脚本test4.js如下所示:
<span style="font-family:KaiTi_GB2312;"><span style="font-size:18px;"><span style="font-size:18px;">map=function(){ emit({user:this.user},{totalprice:this.price,count:1}); } reduce=function(key, values){ var res = {totalprice:0.00,count:1}; values.forEach(function(val){res.totalprice += val.totalprice;res.count+=val.count;}); return res; } db.test.mapReduce(map, reduce, {out:"statics3"});</span></span></span>
按照刚才执行脚本的方式执行test4.js,并查看数据:
(4)统计每个用户购买商品的平均价钱
在这个情景下,我们需要用到说道mapReduce里的另一个参数finalize,该参数是一个javascript脚本函数,用于对reduce后的集合进行一个后期处理操作。
执行脚本test5.js,具体如下所示:
<span style="font-family:KaiTi_GB2312;"><span style="font-size:18px;"><span style="font-size:18px;">map=function(){ emit({user:this.user},{totalprice:this.price,count:1}); } reduce=function(key, values){ var res = {totalprice:0.00,count:1,average:0}; values.forEach(function(val){res.totalprice += val.totalprice;res.count+=val.count;}); return res; } finalizeFunc=function(key,reduceResult){ reduceResult.totalprice=(reduceResult.totalprice).toFixed(2); reduceResult.average=(reduceResult.totalprice/reduceResult.count).toFixed(2); return reduceResult; } db.test.mapReduce(map, reduce, {out:"statics4",finalize:finalizeFunc});</span></span></span>
执行之后查看得到的数据,具体如下所示,显示了总价钱,商品数量和商品单价。
如果想查找某个人的,可以和上面的查询方法一样,使用find()方法进行查询:
<span style="font-family:KaiTi_GB2312;"><span style="font-size:18px;"><span style="font-size:18px;">db.statics4.find({"_id.user":"majing"});</span></span></span>
以上通过4个简单的例子对Mongodb中的MapReduce进行了简单的说明,当然MapReduce功能很强大,大家如果想知道其他高级的使用方法,可以到Mongodb的官网进行查阅和学习,网址为
https://docs.mongodb.com/manual/reference/method/db.collection.mapReduce/ 谢谢。
以上所述是小编给大家介绍的Mongodb中MapReduce实现数据聚合方法详解,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持!
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三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
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据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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