MongoDB - Map Reduce: руковод BEGINNER'S GUIDE

Здравствуйте, будущие мастера MongoDB! Сегодня мы отправимся в увлекательное путешествие в мир Map Reduce в MongoDB. Не волнуйтесь, если вы новички в программировании - я буду вашим дружелюбным проводником, объясняя все шаг за шагом. Так что налейте себе чашечку кофе и погружайтесь с нами!

Что такое Map Reduce?

Прежде чем мы перейдем к конкретике MongoDB, давайте поймем, что такое Map Reduce. Представьте, что вы пытаетесь сосчитать, сколько у вас красных, синих и зеленых стеклянных шаров в большой сумке. Map Reduce - это как если бы у вас была команда друзей, помогающая вам:

1. Один друг (маппер) достает шары и кричит их цвета.
2. Другие друзья (редьюсеры) каждый следят за одним цветом.
3. В конце у вас получается общее количество для каждого цвета.

Вот и все, что такое Map Reduce в двух словах - это способ обработки и резюмирования больших объемов данных эффективно.

Команда MapReduce в MongoDB

Теперь давайте посмотрим, как мы можем использовать Map Reduce в MongoDB. Основная структура операции Map Reduce в MongoDB выглядит так:

db.collection.mapReduce(
function() { emit(key, value); },  // функция мапа
function(key, values) { return reduceFunction; },  // функция редьюса
{
out: <output>,
query: <query>,
sort: <sort>,
limit: <limit>
}
)

Не волнуйтесь, если это выглядит пугающе - мы разберем это по частям!

Функция Map

Функция мапа - это место, где мы решаем, какие данные мы хотим обработать. Это как наш друг, кричащий цвета шаров. Для каждого документа мы используем функцию emit() для вывода ключа и значения.

Допустим, у нас есть коллекция книг, и мы хотим сосчитать, сколько книг написал каждый автор:

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

Эта функция говорит: "Для каждой книги, кричи имя автора и число 1."

Функция Reduce

Функция редьюса принимает все значения, выброшенные для определенного ключа, и combines их. Это как наши друзья, считающие каждый цвет.

Для нашего примера с книгами:

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

Эта функция говорит: " возьми все единицы для каждого автора и сложи их."

Опции

Объект опций позволяет нам настроить нашу операцию Map Reduce:

• out: Где хранить результаты
• query: Фильтровать входные документы
• sort: Сортировать входные документы
• limit: Ограничивать количество обрабатываемых документов

Использование MapReduce

Теперь давайте соберем все вместе с реальным примером. Представим, что у нас есть коллекция данных о продажах, и мы хотим посчитать общие продажи для каждого продукта.

Сначала создадим какие-то образцовые данные:

db.sales.insertMany([
{ product: "Widget A", quantity: 5, price: 10 },
{ product: "Gadget B", quantity: 2, price: 20 },
{ product: "Widget A", quantity: 3, price: 10 },
{ product: "Gizmo C", quantity: 1, price: 30 },
{ product: "Gadget B", quantity: 4, price: 20 }
]);

Теперь давайте используем Map Reduce для расчета общих продаж:

db.sales.mapReduce(
// Функция мапа
function() {
emit(this.product, this.quantity * this.price);
},
// Функция редьюса
function(key, values) {
return Array.sum(values);
},
// Опции
{
out: "product_sales"
}
)

Давайте разберем это:

1. Функция мапа calculates сумму продажи для каждого документа и выбрасывает имя продукта в качестве ключа.
2. Функция редьюса складывает все суммы продаж для каждого продукта.
3. Мы храним результаты в новой коллекции под названием "product_sales".

Чтобы увидеть результаты:

db.product_sales.find()

Вы можете увидеть что-то вроде этого:

{ "_id" : "Widget A", "value" : 80 }
{ "_id" : "Gadget B", "value" : 120 }
{ "_id" : "Gizmo C", "value" : 30 }

Вот и все! Мы успешно использовали Map Reduce для расчета общих продаж для каждого продукта.

Когда использовать Map Reduce

Map Reduce мощен, но он не всегда является的最佳 инструментом для работы. Вот несколько сценариев, где Map Reduce особенно эффективен:

1. Сложные агрегации, которые нельзя выполнить с помощью канала агрегации
2. Когда вам нужно обработать большие объемы данных, которые не умещаются в памяти
3. Когда вам нужно выполнять операции, недоступные в языковой среде запросов MongoDB

Однако для более простых задач канал агрегации MongoDB часто быстрее и easier в использовании.

Заключение

Поздравления! Вы сделали первые шаги в мир Map Reduce в MongoDB. Мы рассмотрели основы, но впереди еще так много всего интересного. Помните, как при обучении езде на велосипеде, овладение Map Reduce требует практики. Не бойтесь экспериментировать и ошибаться - это как мы учимся!

Заканчивая, вот таблица, резюмирующая ключевые компоненты операции Map Reduce:

Компонент	Описание	Пример
Функция Map	Обрабатывает каждый документ и выбрасывает пары ключ-значение	function() { emit(this.author, 1); }
Функция Reduce	Combines значения для каждого ключа	function(key, values) { return Array.sum(values); }
Out	Указывает, где хранить результаты	{ out: "product_sales" }
Query	Фильтрует входные документы	{ query: { price: { $gt: 10 } } }
Sort	Сортирует входные документы	{ sort: { price: 1 } }
Limit	Ограничивает количество обрабатываемых документов	{ limit: 1000 }

Продолжайте практиковаться, будьте любопытны, и скоро вы станете магом Map Reduce! Счастливо кодить!

Credits: Image by storyset