Sử dụng MapReduce trong MongoDB

Bạn theo dõi cấu trúc của Document để lưu giữ User Post. Document này lưu giữ user_name của người dùng và status của Post.

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

Bây giờ, chúng ta sẽ sử dụng một hàm mapReduce trên các posts collection để lựa chọn tất cả các active post, nhóm chúng lại dựa trên user_name và sau đó đếm số lượng post của mỗi user bởi sử dụng code sau:

>db.posts.mapReduce(

function() { emit(this.user_id,1); },

function(key, values) {return Array.sum(values)},

{

query:{status:"active"},

out:"post_total"

}

)

Truy vấn mapReduce trên sẽ cho kết quả:

{

"result" : "post_total",

"timeMillis" : 9,

"counts" : {

"input" : 4,

"emit" : 4,

"reduce" : 2,

"output" : 2

},

"ok" : 1,

}

Kết quả chỉ ra rằng, tổng số 4 Document đã kết nối với truy vấn (status:"active"), hàm map phát xạ 4 Document với các cặp key-value và cuối cùng hàm reduce nhóm các Document đã ánh xạ có cùng key vào trong 2.

Để xem kết quả của truy vấn mapReduce này, bạn sử dụng toán tử find:

>db.posts.mapReduce(

function() { emit(this.user_id,1); },

function(key, values) {return Array.sum(values)},

{

query:{status:"active"},

out:"post_total"

}

).find()

Truy vấn trên cung cấp kết quả chỉ ra rằng cả hai người dùng tom và mark có hai posts trong trạng thái là active.

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

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

Theo phương thức tương tự, các truy vấn MapReduce có thể được sử dụng để xây dựng các truy vấn Aggregation phức tạp. Sự sử dụng của các hàm JavaScript tùy biến giúp cho việc sử dụng MapReduce thêm linh động và mạnh mẽ hơn.