### MongoDB Group By MapReduce 操作详解
#### 一、引言
MongoDB 是一款非常流行的文档型NoSQL数据库，它支持灵活的数据模型以及强大的查询语言。MapReduce 是一种分布式计算模型，用于处理大规模数据集。在MongoDB中，MapReduce 可以用来处理集合中的数据，实现数据聚合等复杂操作。本文将详细介绍如何使用MongoDB的MapReduce来完成基于多个字段进行分组计数的操作。
#### 二、MapReduce 基础概念
MapReduce 由两个主要部分组成：
1. **Map 阶段**：在这个阶段，开发者定义一个map函数，该函数被应用于每个输入文档，并生成一系列键值对。
2. **Reduce 阶段**：在这个阶段，所有来自map阶段的键值对被分组为键和值列表的集合。然后对这些值列表应用一个reduce函数，以汇总结果。
#### 三、MongoDB 中 MapReduce 的实现
在MongoDB中，MapReduce可以通过多种方式实现，包括命令行工具、Java API 等。以下将详细介绍如何通过Java API 实现MapReduce。
#### 四、案例分析：根据多个字段进行分组计数
假设我们有一个名为`right_2015-11-13`的集合，其中包含以下字段：
- `uid`：用户ID
- `appid`：应用ID
- `pkv`：其他标识符
- `rightstate`：获取root权限的状态，0表示失败，1表示成功
- `isonew`：是否为原始新增获得提权，1表示是
我们的目标是统计每个`uid`、`appid`、`pkv`组合下的成功和失败次数。
#### 五、Java 实现 Group By
```java
import com.mongodb.BasicDBList;
import com.mongodb.BasicDBObject;
import com.mongodb.DBObject;
//...省略其他导入
public class MongoMapReduceExample {
public static void main(String[] args) {
//...省略连接MongoDB的代码
BasicDBObject groupKeys = new BasicDBObject();
groupKeys.put("uid", true);
groupKeys.put("appid", true);
groupKeys.put("pkv", true);
BasicDBObject condition = new BasicDBObject();
DBObject initialDBO = new BasicDBObject();
initialDBO.put("scount", 0); // 成功计数
initialDBO.put("fcount", 0); // 失败计数
String reduce = "functionReduce(doc, out) { if (doc.rightstate == 0) { out.fcount++; } else if (doc.rightstate == 1) { out.scount++; }}";
String finalize = "functionFinalize(out) { return out; }";
BasicDBList dbo = (BasicDBList) psdkRootRightColl.group(groupKeys, condition, initialDBO, reduce, finalize);
for (Object object : dbo) {
String scount = (null == ((DBObject) object).get("scount") ? "" : ((DBObject) object).get("scount").toString());
String uid = (null == ((DBObject) object).get("uid") ? "" : ((DBObject) object).get("uid").toString());
String appid = (null == ((DBObject) object).get("appid") ? "" : ((DBObject) object).get("appid").toString());
String pkv = (null == ((DBObject) object).get("pkv") ? "" : ((DBObject) object).get("pkv").toString());
String fcount = (null == ((DBObject) object).get("fcount") ? "" : ((DBObject) object).get("fcount").toString());
System.out.println("uid: " + uid + ", appid: " + appid + ", pkv: " + pkv + ", scount: " + scount + ", fcount: " + fcount);
}
}
}
```
#### 六、MapReduce 实现
接下来，我们将使用MapReduce来实现同样的功能，这次会增加一个字段`isonew`来进行更复杂的统计。
**Map 函数**
```javascript
function map() {
var fc = 0; var sc = 0; var pnt = 0; var pns = 0;
if (this.rightstate == 0) { fc = 1 }
if (this.rightstate == 1) { sc = 1 }
if (this.isonew == 1) { pnt = 1 }
if (this.rightstate == 1 && this.isonew == 1) { pns = 1 }
emit({"uid": this.uid, "appid": this.appid, "pkv": this.pkv},
{ rightstate: this.rightstate, isonew: this.isonew, scount: sc, fcount: fc, psdkNewTotal: pnt, psdkNewSuccess: pns });
}
```
**Reduce 函数**
```javascript
function reduce(key, values) {
var reduced = { rightstate: 0, isonew: 0, scount: 0, fcount: 0, psdkNewTotal: 0, psdkNewSuccess: 0 };
values.forEach(function (val) {
reduced.rightstate += val.rightstate;
reduced.isonew += val.isonew;
reduced.scount += val.scount;
reduced.fcount += val.fcount;
reduced.psdkNewTotal += val.psdkNewTotal;
reduced.psdkNewSuccess += val.psdkNewSuccess;
});
return reduced;
}
```
**运行命令**
```javascript
db.runCommand({ mapreduce: "right_2015-11-13",
map: functionMap,
reduce: functionReduce,
out: "results" });
```
#### 七、总结
通过上述示例，我们可以看到MapReduce 在MongoDB中的强大之处，它不仅可以简化复杂的分组统计逻辑，还可以高效地处理大规模数据集。无论是通过Java API 还是在MongoDB命令行中直接编写JavaScript代码，MapReduce 都是一个值得掌握的强大工具。希望本文能够帮助读者更好地理解和应用MongoDB中的MapReduce技术。
