mongodb分片集合不支持group操作解决之mapreduce的使用

最新推荐文章于 2025-04-25 17:01:19 发布

zhang_zhongkang

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分类专栏： mongodb 文章标签： mongodb java springboot

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhang_zhongkang/article/details/81296842

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文章介绍了在MongoDB分片集合不支持group操作的情况下，如何利用MapReduce进行数据分组统计。提供了一个简单的MapReduce示例，展示了如何按特定字段分组并计算条数。此外，还提及了如何在MapReduce中添加查询条件，以满足更复杂的需求。

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首先说一下分片：

分片(sharding)是指将数据拆分，将其分散存放在不同的机器上的过程。有时也用分区(partitioning)来表示这个概念。将数据分散到不同的机器上，不需要功能强大的大型计算机就可以存储更多的数据，处理更大的负载。

这里不讲怎么操作分片有兴趣自己百度

那么分片之后的集合是不支持group操作的会报错，为解决这个问题使用map reduce操作

首先上个简单的例子然大家了解一下map reduce的使用

这段代码的意思是按照probMac字段分组统计条数
   public Object groupByMapReduce(String key) {
   String map = "function() { emit(this.probMac, {count:1});}"; //this 代表当前集合 probMac是集合中的一个字段名字
   String reduce = "function(key, values) {"
           + "var total = 0;"
           + "for(var i=0;i<values.length;i++){total += values[i].count;}"
           + "return {count:total};}";

   MapReduceResults<XX> mrr = mongoTemplate.mapReduce("customer", map, reduce, XX.class);//customer 集合名字
       return mrr.iterator();//返回的是个迭代器只要 while(hasNext()){ ...... }就可以取结果了
   }

返回的是这样一个结果[{"_id":"141FBA789010","value":{"count":505.0}},{"_id":"141FBA789050","value":{"count":18287.0}},{"_id":"141FBA789098","value":{"count":7489.0}},{"_id":"141FBA7890E8","value":{"count":8626.0}}]

那么可能有人会问我想加入查询条件怎么办呢？当然是有解决方案的

mongoTemplate.mapReduce 有多个重载的其中有一个

/**

*@param query 这个参数可以放你的查询条件了

*@param inputCollectionName 你要操作的集合名称

*@param mapFunction map函数字符串

*@param reduceFunction reduce函数字符串

*@param entityClass 查询结果放入什么对象

public <T> MapReduceResults<T> mapReduce(Query query, String inputCollectionName, String mapFunction,
      String reduceFunction, Class<T> entityClass) {
   return mapReduce(query, inputCollectionName, mapFunction, reduceFunction, new MapReduceOptions().outputTypeInline(),
         entityClass);
}

好了简单的例子大家是不是了解了呢？如果有帮助希望点个赞吧

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