在MongoDB中实现聚合函数

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[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
`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[i] - 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[i].quantSum; // Calculation of Sum(Sales) result.salesSum += values[i].salesSum; result.avgProfit += values[i].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 : <collection>,

        map : <mapfunction>,

        reduce : <reducefunction>

        [, query : <query filter object>]

        [, sort : <sorts the input objects using this key. Useful for

 optimization, like sorting by the emit key for fewer reduces>]

        [, limit : <number of objects to return from collection>]

        [, out : <see output options below>]

        [, keeptemp: <true|false>]

        [, finalize : <finalizefunction>]

        [, scope : <object where fields go into javascript global 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[i];

    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。

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