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在MongoDB中实现聚合函数

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了在MongoDB中实现聚合函数，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含3887字，纯文字阅读大概需要6分钟。

内容图文

我们在本文中使用的NoSQL是MongoDB，它是一种开源的文档数据库系统，开发语言为C++。它提供了一种高效的面向文档的存储结构，同时

随着组织产生的数据爆炸性增长，从GB到TB，从TB到PB，传统的数据库已经无法通过垂直扩展来管理如此之大数据。传统方法存储和处理数据的成本将会随着数据量增长而显著增加。这使得很多组织都在寻找一种经济的解决方案，比如NoSQL数据库，它提供了所需的数据存储和处理能力、扩展性和成本效率。NoSQL数据库不使用SQL作为查询语言。这种数据库有多种不同的类型，比如文档结构存储、键值结构存储、图结构、对象数据库等等。

我们在本文中使用的NoSQL是MongoDB，它是一种开源的文档数据库系统，开发语言为C++。它提供了一种高效的面向文档的存储结构，同时支持通过MapReduce程序来处理所存储的文档；它的扩展性很好，而且支持自动分区。Mapreduce可以用来实现数据聚合。它的数据以BSON（二进制JSON）格式存储，在存储结构上支持动态schema，并且允许动态查询。和RDBMS的SQL查询不同，Mongo查询语言以JSON表示。

MongoDB提供了一个聚合框架，其中包括常用功能，比如count、distinct和group。然而更多的高级聚合函数，比如sum、average、max、min、variance（方差）和standard deviation（标准差）等需要通过MapReduce来实现。

这篇文章描述了在MongoDB存储的文档上使用MapReduce来实现通用的聚合函数，如sum、average、max、min、variance和standard deviation；聚合的典型应用包括销售数据的业务报表，比如将各地区的数据分组后计算销售总和、财务报表等。

我们从本文示例应用所需软件的安装开始。

软件安装

首先在本地机器上安装并设置MongoDB服务。

  • 从Mongo网站上下载MongoDB，解压到本地目录，比如C:>Mongo
  • 在上一个文件夹内创建数据目录。比如：C:\Mongo\Data
  • 如果数据文件存放在其他地方，那么在用mongod.exe命令启动MongoDB时，需要在命令行加参数—-dbpath
  • 启动服务
  • MongoDB提供了两种方式：mongod.exe以后台进程启动；mongo.exe启动命令行界面，可做管理操作。这两个可执行文件都位于Mongo\bin目录下；
  • 进入Mongo安装目录的bin目录下，比如：C:> cd Mongo\bin

  • 有两种启动方式，如下：

    mongod.exe –dbpath C:\Mongo\data或者 mongod.exe –config mongodb.config mongodb.config是Mongo\bin目录下的配置文件，需要在此配置文件中指定数据目录（比如，dbpath= C:\Mongo\Data）的位置。

  • 连接到MongoDB，到这一步，mongo后台服务已经启动，可以通过:27017查看。 MongoDB启动运行后，我们接下来看它的聚合函数。

    • 实现聚合函数

    在关系数据库中，我们可以在数值型字段上执行包含预定义聚合函数的SQL语句，比如，SUM()、COUNT()、MAX()和MIN()。但是在MongoDB中，需要通过MapReduce功能来实现聚合以及批处理，它跟SQL里用来实现聚合的GROUP BY从句比较类似。下一节将描述关系数据库中SQL方式实现的聚合和相应的通过MongoDB提供的MapReduce实现的聚合。

    为了讨论这个主题，我们考虑如下所示的Sales表，它以MongoDB中的反范式形式呈现。

    Sales表

    #

    列名

    数据类型

    1

    OrderId

    INTEGER

    2

    OrderDate

    STRING

    3

    Quantity

    INTEGER

    4

    SalesAmt

    DOUBLE

    5

    Profit

    DOUBLE

    6

    CustomerName

    STRING

    7

    City

    STRING

    8

    State

    STRING

    9

    ZipCode

    STRING

    10

    Region

    STRING

    11

    ProductId

    INTEGER

    12

    ProductCategory

    STRING

    13

    ProductSubCategory

    STRING

    14

    ProductName

    STRING

    15

    ShipDate

    STRING

    基于SQL和MapReduce的实现

    我们提供了一个查询的样例集，这些查询使用聚合函数、过滤条件和分组从句，及其等效的MapReduce实现，即MongoDB实现SQL中GROUP BY的等效方式。在MongoDB存储的文档上执行聚合操作非常有用，这种方式的一个限制是聚合函数（比如，SUM、AVG、MIN、MAX）需要通过mapper和reducer函数来定制化实现。

    MongoDB没有原生态的用户自定义函数（UDFs）支持。但是它允许使用db.system.js.save命令来创建并保存JavaScript函数，JavaScript函数可以在MapReduce中复用。下表是一些常用的聚合函数的实现。稍后，我们会讨论这些函数在MapReduce任务中的使用。

    聚合函数

    Javascript 函数

    SUM

    db.system.js.save( { _id : "Sum" , value : function(key,values) { var total = 0; for(var i = 0; i < values.length; i++) total += values[i]; return total; }});

    AVERAGE

    db.system.js.save( { _id : "Avg" , value : function(key,values) { var total = Sum(key,values); var mean = total/values.length; return mean; }});

    MAX

    db.system.js.save( { _id : "Max" , value : function(key,values) { var maxValue=values[0]; for(var i=1;i

    MIN

    db.system.js.save( { _id : "Min" , value : function(key,values) { var minValue=values[0]; for(var i=1;i

    内容总结

    以上是互联网集市为您收集整理的在MongoDB中实现聚合函数全部内容，希望文章能够帮你解决在MongoDB中实现聚合函数所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

    内容备注

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    来源：【匿名】