长城是说明文吗:MongoDB中的MapReduce其实更类似关系型数据库中的GroupBy

MongoDB中的MapReduce其实更类似关系型数据库中的GroupBy 。

刚做了下这样试验，对于大数据量的GroupBy（MapReduce）还是比较理想的，生成100W条3位随机字符串

1. for (var i=0; i<1000000; i++)   
2. {  
3.  var x = "0123456789";  
4.  var tmp="";  
5.  for (var j=0; j<3; j++)  
6.  {  
7.   tmp += x.charAt(Math.ceil(Math.random()*100000000)%x.length);|  
8.  }  
9.  var u = {_id:i,v1:tmp};  
10.  db.RandomNum.insert(u);  
11. }  

然后进行对相同的随机数取Count数 所以必须GroupBy

1. var m = function(){emit(this.v1,{count:1}); };
2.  //map key类似关系型数据的group by 第二个是value 就是要进行聚合的字段(sum...)   
3.     
4. var r = function (key,values) { var total = 0;for (var i=0; ireturn {count : total}; };.
5.  //reduce   
6.    
7. var res = db.RandomNum.mapReduce(m, r, {out:{replace:'Result'}});  
8.   
9. db[res.result].find()  

测试了下时间：

1. var startTime = new Date();  
2.   
3. var m = function(){emit(this.v1,{count:1}); };  
4.   
5. var r = function (key,values) { var total = 0;for (var i=0; ireturn {count : total}; };   
6.   
7. var res = db.RandomNum.mapReduce(m, r, {out:{replace:'Result'}});  
8.   
9. db[res.result].find()  
10.   
11. (new Date().getTime()-startTime.getTime())/1000  

1. > db[res.result].find()  
2. { "_id" : "000", "value" : { "count" : 1075 } }  
3. { "_id" : "001", "value" : { "count" : 1045 } }  
4. { "_id" : "002", "value" : { "count" : 1022 } }  
5. { "_id" : "003", "value" : { "count" : 968 } }  
6. { "_id" : "004", "value" : { "count" : 994 } }  
7. { "_id" : "005", "value" : { "count" : 1009 } }  
8. { "_id" : "006", "value" : { "count" : 948 } }  
9. { "_id" : "007", "value" : { "count" : 1003 } }  
10. { "_id" : "008", "value" : { "count" : 983 } }  
11. { "_id" : "009", "value" : { "count" : 993 } }  
12. { "_id" : "010", "value" : { "count" : 987 } }  
13. { "_id" : "011", "value" : { "count" : 982 } }  
14. { "_id" : "012", "value" : { "count" : 957 } }  
15. { "_id" : "013", "value" : { "count" : 1031 } }  
16. { "_id" : "014", "value" : { "count" : 971 } }  
17. { "_id" : "015", "value" : { "count" : 1053 } }  
18. { "_id" : "016", "value" : { "count" : 974 } }  
19. { "_id" : "017", "value" : { "count" : 975 } }  
20. { "_id" : "018", "value" : { "count" : 978 } }  
21. { "_id" : "019", "value" : { "count" : 1010 } }  
22. has more  
23. >   
24. > (new Date().getTime()-startTime.getTime())/1000  
25. 63.335s  
26. > bye  

测试机的性能：