MongoDB - Reduzir Mapa

De acordo com a documentação do MongoDB, Map-reduceé um paradigma de processamento de dados para condensar grandes volumes de dados em resultados agregados úteis. MongoDB usamapReducecomando para operações de redução de mapa. MapReduce é geralmente usado para processar grandes conjuntos de dados.

Comando MapReduce

A seguir está a sintaxe do comando mapReduce básico -

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

A função de redução de mapa primeiro consulta a coleção e, em seguida, mapeia os documentos de resultado para emitir pares de valores-chave, que são então reduzidos com base nas chaves que têm vários valores.

Na sintaxe acima -

• map é uma função javascript que mapeia um valor com uma chave e emite um par de valor-chave

• reduce é uma função javascript que reduz ou agrupa todos os documentos com a mesma chave

• out especifica a localização do resultado da consulta de redução de mapa

• query especifica os critérios de seleção opcionais para a seleção de documentos

• sort especifica os critérios de classificação opcionais

• limit especifica o número máximo opcional de documentos a serem retornados

Usando MapReduce

Considere a seguinte estrutura de documento, armazenando postagens de usuários. O documento armazena user_name do usuário e o status da postagem.

{
   "post_text": "tutorialspoint is an awesome website for tutorials",
   "user_name": "mark",
   "status":"active"
}

Agora, vamos usar uma função mapReduce em nosso posts coleção para selecionar todas as postagens ativas, agrupá-las com base em user_name e, em seguida, contar o número de postagens de cada usuário usando o seguinte código -

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

A consulta mapReduce acima produz o seguinte resultado -

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

O resultado mostra que um total de 4 documentos corresponderam à consulta (status: "ativo"), a função de mapa emitiu 4 documentos com pares de chave-valor e, finalmente, a função de redução agrupou documentos mapeados com as mesmas chaves em 2.

Para ver o resultado desta consulta mapReduce, use o operador find -

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

A consulta acima fornece o seguinte resultado que indica que ambos os usuários tom e mark tem duas postagens em estados ativos -

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

De maneira semelhante, as consultas MapReduce podem ser usadas para construir grandes consultas de agregação complexas. O uso de funções Javascript personalizadas faz uso do MapReduce, que é muito flexível e poderoso.