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[经验分享] 在MongoDB中实现聚合函数

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发表于 2015-7-6 00:42:15 | 显示全部楼层 |阅读模式
　　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http://localhost: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;
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
　　VARIANCE


db.system.js.save( { _id : "Variance" ,
value : function(key,values)
{
var squared_Diff = 0;
var mean = Avg(key,values);
for(var i = 0; i < values.length; i++)
{
var deviation = values - mean;
squared_Diff += deviation * deviation;
}
var variance = squared_Diff/(values.length);
return variance;
}});
　　STD DEVIATION


db.system.js.save( { _id : "Standard_Deviation"
, value : function(key,values)
{
var variance = Variance(key,values);
return Math.sqrt(variance);
}});
　　
　　SQL和MapReduce脚本在四种不同的用例场景中实现聚合函数的代码片段如下表所示。
　　1.各地区的平均订单量
　　下面的查询是用来获取不同地区的平均订单量。

　　SQL Query

　　MapReduce Functions

　　SELECT


db.sales.runCommand(
{
mapreduce : "sales" ,
　　
　　City,
　　State,
　　Region,


map:function()
{ // emit function handles the group by
emit( {
// Key
city:this.City,
state:this.State,
region:this.Region},
// Values
this.Quantity);
},
　　
　　AVG(Quantity)


reduce:function(key,values)
{
var result = Avg(key, values);
return result;
}
　　FROM sales
　　GROUP BY City, State, Region


// Group By is handled by the emit(keys, values)
line in the map() function above

out : { inline : 1 } });
　　2.产品的分类销售总额
　　下面的查询是用来获取产品的分类销售额，根据产品类别的层级分组。在下面例子中，不同的产品类别作为个体维度，它们也可以被称为更复杂的基于层次的维度。

　　SQL 查询

　　MapReduce 函数

　　SELECT


db.sales.runCommand(
{
mapreduce : "sales" ,
　　
　　ProductCategory, ProductSubCategory, ProductName,


map:function()
{
emit(
// Key
{key0:this.ProductCategory,
key1:this.ProductSubCategory,
key2:this.ProductName},
// Values
this.SalesAmt);
},
　　
　　SUM(SalesAmt)


reduce:function(key,values)
{
var result = Sum(key, values);
return result;
}
　　FROM sales
　　GROUP BY ProductCategory, ProductSubCategory, ProductName


// Group By is handled by the emit(keys, values)
line in the map() function above

out : { inline : 1 } });


　　
　　3. 一种产品的最大利润
　　下面的查询是用来获取一个给定产品基于过滤条件的最大利润。

　　SQL查询

　　MapReduce 函数

　　SELECT


db.sales.runCommand(
{
mapreduce : "sales" ,
　　
　　
　　ProductId, ProductName,


map:function()
{
if(this.ProductId==1)
emit( {
key0:this.ProductId,
key1:this.ProductName},
this.Profit);
},
　　
　　MAX(SalesAmt)


reduce:function(key,values)
{
var maxValue=Max(key,values);
return maxValue;
}
　　FROM sales
　　WHERE ProductId=’1’


// WHERE condition implementation is provided in
map() function
　　GROUP BY ProductId, ProductName


// Group By is handled by the emit(keys, values)
line in the map() function above

out : { inline : 1 } });
　　
　　4. 总量、总销售额、平均利润
　　这个场景的需求是计算订单的总数、总销售额和平均利润，订单ID在1到10之间，发货时间在2011年的1月1日到12月31日之间。下面的查询是用来执行多个聚合，比如，在指定年份以及指定的不同区域和产品类别范围里订单的总数、总销售额和平均利润。

　　SQL 查询

　　MapReduce 函数

　　SELECT


db.sales.runCommand(
{ mapreduce : "sales" ,
　　
　　
　　Region,
　　ProductCategory,
　　ProductId,


map:function()
{
emit( {
// Keys
region:this.Region,
productCategory:this.ProductCategory,
productid:this.ProductId},
// Values
{quantSum:this.Quantity,
salesSum:this.SalesAmt,
avgProfit:this.Profit} );
}
　　
　　
　　
　　Sum(Quantity),
　　Sum(Sales),
　　Avg(Profit)


reduce:function(key,values)
{
var result=
{quantSum:0,salesSum:0,avgProfit:0};
var count = 0;
values.forEach(function(value)
{
// Calculation of Sum(Quantity)
result.quantSum += values.quantSum;
// Calculation of Sum(Sales)
result.salesSum += values.salesSum;
result.avgProfit += values.avgProfit;
count++;
}
// Calculation of Avg(Profit)
result.avgProfit = result.avgProfit / count;
return result;
},
　　FROM Sales
　　WHERE
　　Orderid between 1 and 10 AND
　　Shipdate BETWEEN ‘01/01/2011’ and
　　‘12/31/2011’


query : {
"OrderId" : { "$gt" : 1 },
"OrderId" : { "$lt" : 10 },
"ShipDate" : { "$gt" : "01/01/2011" },
"ShipDate" : { "$lt" : "31/12/2011" },
},
　　GROUP BY
　　Region, ProductCategory, ProductId


// Group By is handled by the emit(keys, values)
line in the map() function above
　　LIMIT 3;


limit : 3,

out : { inline : 1 } });
　　既然我们已经看了在不同业务场景下的聚合函数的代码示例，接下来我们准备来测试这些函数。

测试聚合函数
　　MongoDB的MapReduce功能通过数据库命令来调用。Map和Reduce函数在前面章节里已经使用JavaScript实现。下面是执行MapReduce函数的语法。


db.runCommand(
{ mapreduce : ,
map : ,
reduce :
[, query : ]
[, sort : ]
[, limit : ]
[, out : ]
[, keeptemp: ]
[, finalize : ]
[, scope : ]
[, jsMode : true]
[, verbose : true]
}
)

Where the Output Options include:
{ replace : "collectionName" }
{ merge : "collectionName"
{ reduce : "collectionName" }
{ inline : 1}
　　

　　
　　下面是用来保存聚合函数并在MapReduce中使用的命令。
　　启动Mongo命令行并设置表


  • 确保Mongo后台进程在运行，然后执行mongo.exe启动Mongo命令行。
  • 使用命令切换数据库：use mydb
  • 使用命令查看Sales表的内容：db.sales.find()
　　find命令的输出如下：

{ "_id" : ObjectId("4f7be0d3e37b457077c4b13e"), "_class" : "com.infosys.mongo.Sales", "orderId" : 1, "orderDate" : "26/03/2011",
"quantity" : 20, "salesAmt" : 200, "profit" : 150, "customerName" : "CUST1", "productCategory" : "IT", "productSubCategory" : "software",
"productName" : "Grad", "productId" : 1 }
{ "_id" : ObjectId("4f7be0d3e37b457077c4b13f"), "_class" : "com.infosys.mongo.Sales", "orderId" : 2, "orderDate" : "23/05/2011",
"quantity" : 30, "salesAmt" : 200, "profit" : 40, "customerName" : "CUST2", "productCategory" : "IT", "productSubCategory" : "hardware",
"productName" : "HIM", "productId" : 1 }
{ "_id" : ObjectId("4f7be0d3e37b457077c4b140"), "_class" : "com.infosys.mongo.Sales", "orderId" : 3, "orderDate" : "22/09/2011",
"quantity" : 40, "salesAmt" : 200, "profit" : 80, "customerName" : "CUST1", "productCategory" : "BT", "productSubCategory" : "services",
"productName" : "VOCI", "productId" : 2 }
{ "_id" : ObjectId("4f7be0d3e37b457077c4b141"), "_class" : "com.infosys.mongo.Sales", "orderId" : 4, "orderDate" : "21/10/2011",
"quantity" : 30, "salesAmt" : 200, "profit" : 20, "customerName" : "CUST3", "productCategory" : "BT", "productSubCategory" : "hardware",
"productName" : "CRUD", "productId" : 2 }
{ "_id" : ObjectId("4f7be0d3e37b457077c4b142"), "_class" : "com.infosys.mongo.Sales", "orderId" : 5, "orderDate" : "21/06/2011",
"quantity" : 50, "salesAmt" : 200, "profit" : 20, "customerName" : "CUST3", "productCategory" : "BT", "productSubCategory" : "hardware",
"productName" : "CRUD", "productId" : 1 }
　　
　　创建并保存聚合函数


  • 通过MongoDB命令行窗口执行如下命令：

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

  • 在示例表Sales表上执行MapReduce程序

> db.sales.runCommand(
{
mapreduce : "sales" ,
map:function()
{
emit(
{key0:this.ProductCategory,
key1:this.ProductSubCategory,
key2:this.ProductName},
this.SalesAmt);
},
reduce:function(key,values)
{
var result = Sum(key, values);
return result;
}
out : { inline : 1 } });
　　输出如下：

"results" : [
{
"_id" : {
"key0" : "BT",
"key1" : "hardware",
"key2" : "CRUD"
},
"value" : 400
},
{
"_id" : {
"key0" : "BT",
"key1" : "services",
"key2" : "VOCI"
},
"value" : 200
},
{
"_id" : {
"key0" : "IT",
"key1" : "hardware",
"key2" : "HIM"
},
"value" : 200
},
{
"_id" : {
"key0" : "IT",
"key1" : "software",
"key2" : "Grad"
},
"value" : 200
}
],
"timeMillis" : 1,
"timing" : {
"mapTime" : NumberLong(1),
"emitLoop" : 1,
"total" : 1
},
"counts" : {
"input" : 5,
"emit" : 5,
"output" : 4
},
"ok" : 1
总结
　　MongoDB提供了面向文档的存储结构，可以很容易扩展支持TB级数据。同时也提供了Map Reduce功能，可以通过批处理方式使用类SQL函数来实现数据聚合。在这篇文章中，我们描述了安装MongoDB并使用MapReduce特性执行聚合函数的过程，也提供了简单SQL聚合的MapReduce示例实现。在MongoDB中，更复杂的聚合函数也可以通过使用MapReduce功能实现。

关于作者

　　Arun Viswanathan Infosys公司Cloud Center of Excellence (CoE)的技术架构师，该公司在IT和商业咨询服务上位于全球领先的地位。Arun在Java、JavaEE、云计算以及大数据应用架构的定义和实现方面有9年半的工作经验。他现在从事大数据解决方案的设计、开发和咨询。Email: Arun_Viswanathan01@infosys.com.

　　Shruthi Kumar Infosys公司Cloud Center of Excellence (CoE)的技术分析师，该公司在IT和商业咨询服务上位于全球领先的地位。Shruthi在Java、网格计算、云计算以及大数据应用架构上有5年的工作经验。她现在从事大数据解决方案的开发和咨询。Email: Shruthi_Kumar01@infosys.com.

　　 原文链接：http://www.infoq.com/articles/implementing-aggregation-functions-in-mongodb

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