mongodb mapreduce 예제

이 예제에서는 ord_date 값이 01/01/2012보다 큰 모든 문서에 대해 주문 컬렉션에서 맵 축소 작업을 수행합니다. item.sku 필드별로 작업 그룹을 만들고 각 sku에 대해 주문한 주문 수와 총 수량을 계산합니다. 작업은 각 sku 값에 대한 주문당 평균 수량을 계산하여 결론 : 이제, 우리는 출판사에 의해 업데이트 된 평균 책 가격을 얻기 위해 여기에 선택의 몇 가지를 가지고 : 우리는 지도를 다시 실행할 수 있습니다 / 에 있는 모든 문서에 걸쳐 명령을 줄일 수 있습니다 새 문서에서만 기존 결과를 수집하거나 증분 업데이트를 수행할 수 있습니다. 후자는 이 예제의 목적이 될 것입니다. 맵, 축소 및 종료 함수는 이전 예제와 동일합니다. 추가하려는 두 개의 새 매개 변수는 제한 및 쿼리로 두 개의 새 책만 필터링하고 출력 컬렉션은 reduce 작업(out 매개 변수)을 사용하여 병합됩니다. 이 작업은 출력 컬렉션을 map_reduce_example로 제공합니다. 이제 우리는 다음 유형의 문서를 포함하는 컬렉션명명 된 예제에 대한 또 다른 예를 살펴보겠습니다 :이 예에서는 학생이 컬렉션이고 컬렉션에는 각 문서에 학생의 이름이있는 문서가있는 학교 db를 가져 가야합니다. 특정 주제에 점수를 매겨 야 합니다. 각 학생의 점수를 축적하기 위해 mapReduce 기능을 적용합니다. 마지막 튜토리얼에서 우리는 MongoDB에서 원자 성 작업과 객관화에 대해 배웠습니다.

오늘, 우리는 우리가 mapreduce 몽DB에서 작동하는 방법을 알 수있는 MongoDB mapreduce 튜토리얼을 논의 할 것입니다. 이와 함께, 우리는 몽고DB 지도할 수 있는 예와 명령을 배우게 될 것입니다. 몽고 셸에서 db.collection.mapReduce() 메서드는 mapReduce 명령 주위의 래퍼입니다. 다음 예제에서는 db.collection.mapReduce() 메서드를 사용 합니다: 파이썬 피몬고와 몽고 엔진을 사용 하 여 MapReduce 쿼리를 수행 하려고 하지만 필요한 매개 변수를 이해 하기 위해 mongodb 쿼리에 익숙해야 합니다. 이 마지막 예제에서는 MongoDB에서 맵의 증분 특성/구현 축소를 보여 줍니다. 출판사의 평균 도서 가격을 계산했기 때문에 두 권의 새로운 책이 컬렉션에 추가되어 있다고 가정해 봅시다. 더 나은 방법으로 이해하려면 다음 명령을 사용하여 mongodb 데이터베이스 및 컬렉션을 만듭니다.

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