MongoDB에서 mapReduce()로 입력 요소의 두 번째 요소 집계하는 방법

입력 요소에서 두 번째 요소를 집계하려면 mapReduce() 메서드를 활용하면 됩니다. 맵리듀스(Map-Reduce)는 대량의 데이터를 유용한 집계 결과로 압축하는 데이터 처리 패러다임입니다. 이 글에서는 실제 예제를 통해 입력 요소 중 두 번째 요소를 추출·집계하는 과정을 단계별로 살펴보겠습니다.

1. 샘플 컬렉션 생성

먼저 다음과 같이 문서가 포함된 컬렉션을 생성합니다.

> db.demo621.insert({ _id: 101, Name1: "John", Name2: "John" });
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.demo621.insert({ _id: 102, Name1: "Bob", Name2: "John" });
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.demo621.insert({ _id: 103, Name1: "Chris", Name2: "John" });
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.demo621.insert({ _id: 104, Name1: "Sam", Name2: "John" });
WriteResult({ "nInserted" : 1 })

2. 컬렉션의 모든 문서 조회

find() 메서드를 사용하면 컬렉션에 저장된 모든 문서를 확인할 수 있습니다.

> db.demo621.find();

위 쿼리는 다음과 같은 출력을 생성합니다.

{ "_id" : 101, "Name1" : "John", "Name2" : "John" }
{ "_id" : 102, "Name1" : "Bob", "Name2" : "John" }
{ "_id" : 103, "Name1" : "Chris", "Name2" : "John" }
{ "_id" : 104, "Name1" : "Sam", "Name2" : "John" }

3. mapReduce()로 두 번째 요소 집계하기

다음은 입력 요소에서 두 번째 요소를 집계하는 쿼리입니다.

> db.demo621.mapReduce(
...     function () {
...        track++;
...        var actualId= this._id;
...        delete this._id;
...        if ( track % div == 0 )
...        emit(actualId, this );
...     },
...     function() {},
...     {
...        "scope": { "track": 0, "div": 2 },
...        "out": { "inline": 1 }
...     }
... )

쿼리 동작 방식

이 쿼리의 핵심은 scope 옵션에 있습니다. scope를 통해 전역 변수 track(카운터, 초기값 0)와 div(나눌 값, 2)를 정의합니다. map 함수가 각 문서마다 실행될 때마다 track이 1씩 증가하며, track % div == 0 조건, 즉 카운터가 2로 나누어 떨어질 때만 emit()을 호출해 해당 문서를 출력합니다. 그 결과 짝수 번째 위치의 문서인 _id: 102(Bob)와 _id: 104(Sam), 즉 두 번째와 네 번째 요소만 최종 결과에 포함됩니다.

위 쿼리는 다음과 같은 출력을 생성합니다.

{
    "results" : [
       {
          "_id" : 102,
          "value" : {
             "Name1" : "Bob",
             "Name2" : "John"
          }
       },
   {
      "_id" : 104,
      "value" : {
         "Name1" : "Sam",
         "Name2" : "John"
      }
   }
],
"timeMillis" : 48,
"counts" : {
   "input" : 4,
   "emit" : 2,
   "reduce" : 0,
   "output" : 2
},
"ok" : 1
}

출력 결과를 보면 counts 항목에서 input이 4, emit이 2, output이 2로 나타나는데, 이는 4개의 입력 문서 중 절반인 2개의 문서만 방출(emit)되어 최종 출력되었음을 의미합니다.