MongoDB 맵 축소 구현

Map-reduce는 대용량 데이터를 유용한 집계 결과로 압축하기 위한 데이터 처리 패러다임입니다.

문서로 컬렉션을 만들자 −

> db.demo280.insertOne({"CustomerName":"Chris","isMarried":true});
{
   "acknowledged" : true,
   "insertedId" : ObjectId("5e49116edd099650a5401a62")
}
> db.demo280.insertOne({"CustomerName":"Mike","isMarried":false});
{
   "acknowledged" : true,
   "insertedId" : ObjectId("5e491170dd099650a5401a63")
}
> db.demo280.insertOne({"CustomerName":"David","isMarried":false});
{
   "acknowledged" : true,
   "insertedId" : ObjectId("5e491170dd099650a5401a64")
}
> db.demo280.insertOne({"CustomerName":"Bob","isMarried":true});
{
   "acknowledged" : true,
   "insertedId" : ObjectId("5e491171dd099650a5401a65")
}

find() 메서드를 사용하여 컬렉션의 모든 문서 표시 -

> db.demo280.find();

이것은 다음과 같은 출력을 생성합니다 -

{ "_id" : ObjectId("5e49116edd099650a5401a62"), "CustomerName" : "Chris", "isMarried" : true }
{ "_id" : ObjectId("5e491170dd099650a5401a63"), "CustomerName" : "Mike", "isMarried" : false }
{ "_id" : ObjectId("5e491170dd099650a5401a64"), "CustomerName" : "David", "isMarried" : false }
{ "_id" : ObjectId("5e491171dd099650a5401a65"), "CustomerName" : "Bob", "isMarried" : true }

다음은 Mongo DB mapreduce를 구현하는 쿼리입니다 -

> db.demo280.mapReduce(
...   function() { emit(this.isMarried,true); },
...
...   function(key, values) {return Array.sum(values)}, {
...      query:{isMarried:true},
...      out:"Output"
...   }
...)

이렇게 하면 쿼리와 일치하는 총 2개의 문서(입력:2)를 표시하고 2개의 결과가 방출됨(발출:2) −

{
   "result" : "Output",
   "timeMillis" : 1241,
   "counts" : {
      "input" : 2,
      "emit" : 2,
      "reduce" : 1,
      "output" : 1
   },
   "ok" : 1
}