1. MongoDB 的MapReduce 相当于Mysql 中的group by,所以在MongoDB 上使用 Map/Reduce进行并行统计很容易。使用MapReduce 要实现两个函数 Map 函数和Reduce 函数,Map 函数调用emit(key, value),遍历collection中所有的记录,将key与value传递给Reduce 函数
1. MongoDB 的MapReduce 相当于Mysql 中的"group by",所以在MongoDB 上使用 Map/Reduce进行并行"统计"很容易。使用MapReduce 要实现两个函数 Map 函数和Reduce 函数,Map 函数调用emit(key, value),遍历collection中所有的记录,将key与value传递给Reduce 函数进行处理。Map函数和Reduce函数可以使用JavaScript 来实现,可以通过db.runCommand 或mapReduce 命令来执行一个MapReduce 的操作。
2.运行MapReduce程序(runCommand)
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 emit key fewer reduces>] [, limit : <number of objects to return from collection>] [, out : <see output options below>] [, keeptemp: <true>] [, finalize : <finalizefunction>] [, scope : <object where fields go into javascript global scope>] [, verbose : true] } );</object></finalizefunction></true></see></number></sorts></query></reducefunction></mapfunction></collection>参数说明:
mapreduce: 要操作的目标集合。
map: 映射函数 (生成键值对序列,作为 reduce 函数参数)。
reduce: 统计函数。
query: 目标记录过滤。
sort: 目标记录排序。
limit: 限制目标记录数量。
out: 统计结果存放集合 (不指定则使用临时集合,在客户端断开后自动删除)。
keeptemp: 是否保留临时集合。
finalize: 最终处理函数 (对 reduce 返回结果进行最终整理后存入结果集合)。
scope: 向 map、reduce、finalize 导入外部变量。
verbose: 显示详细的时间统计信息。
3.Map
测试数据:
> db.students.insert({classid:1, age:14, name:'Tom'}) > db.students.insert({classid:1, age:12, name:'Jacky'}) > db.students.insert({classid:2, age:16, name:'Lily'}) > db.students.insert({classid:2, age:9, name:'Tony'}) > db.students.insert({classid:2, age:19, name:'Harry'}) > db.students.insert({classid:2, age:13, name:'Vincent'}) > db.students.insert({classid:1, age:14, name:'Bill'}) > db.students.insert({classid:2, age:17, name:'Bruce'})
map函数:必须调用 emit(key, value) 返回键值对,使用 this 访问当前待处理的 Document。通过你提供的key值来进行groupby操作。下面例子就是通过classid来进行分组。另外,value 可以使用 JSON Object 传递 (支持多个属性值)。例如:emit(this.classid, {count:1})
m = function() { emit(this.classid, 1) }
4.Reduce
Reduce 函数接收的参数类似 Group 效果,将 Map 返回的键值序列组合成 { key, [value1,value2, value3, value...] } 传递给 reduce。Reduce 函数对这些 values 进行 "统计" 操作,返回结果可以使用 JSON Object
r = function(key, values) { ... var x = 0; ... values.forEach(function(v) { x += v }); ... return x; ... }
res = db.runCommand({ ... mapreduce:"students", ... map:m, ... reduce:r, ... out:"students_res" ... });
{ "result" : "students_res", "timeMillis" : 1587, "counts" : { "input" : 8, "emit" : 8, "output" : 2 }, "ok" : 1 } > db.students_res.find() { "_id" : 1, "value" : 3 } { "_id" : 2, "value" : 5 }
6.进一步处理结果
利用 finalize() 我们可以对 reduce() 的结果做进一步处理。函数的输入是分类的key和统计之后的结果值。
f = function(key, value) { return {classid:key, count:value}; }
> res = db.runCommand({ ... mapreduce:"students", ... map:m, ... reduce:r, ... out:"students_res", ... finalize:f ... }); { "result" : "students_res", "timeMillis" : 804, "counts" : { "input" : 8, "emit" : 8, "output" : 2 }, "ok" : 1 } > db.students_res.find() { "_id" : 1, "value" : { "classid" : 1, "count" : 3 } } { "_id" : 2, "value" : { "classid" : 2, "count" : 5 } }
7.过滤,排序选项等,具体的过滤选项在上面已经介绍过了。
例如根据年龄过滤:
> res = db.runCommand({ ... mapreduce:"students", ... map:m, ... reduce:r, ... out:"students_res", ... finalize:f, ... query:{age:{$lt:10}} ... });

MySQL使用的是GPL许可证。1)GPL许可证允许自由使用、修改和分发MySQL,但修改后的分发需遵循GPL。2)商业许可证可避免公开修改,适合需要保密的商业应用。

选择InnoDB而不是MyISAM的情况包括:1)需要事务支持,2)高并发环境,3)需要高数据一致性;反之,选择MyISAM的情况包括:1)主要是读操作,2)不需要事务支持。InnoDB适合需要高数据一致性和事务处理的应用,如电商平台,而MyISAM适合读密集型且无需事务的应用,如博客系统。

在MySQL中,外键的作用是建立表与表之间的关系,确保数据的一致性和完整性。外键通过引用完整性检查和级联操作维护数据的有效性,使用时需注意性能优化和避免常见错误。

MySQL中有四种主要的索引类型:B-Tree索引、哈希索引、全文索引和空间索引。1.B-Tree索引适用于范围查询、排序和分组,适合在employees表的name列上创建。2.哈希索引适用于等值查询,适合在MEMORY存储引擎的hash_table表的id列上创建。3.全文索引用于文本搜索,适合在articles表的content列上创建。4.空间索引用于地理空间查询,适合在locations表的geom列上创建。

toCreateAnIndexinMysql,usethecReateIndexStatement.1)forasingLecolumn,使用“ createIndexIdx_lastNameEnemployees(lastName); 2)foracompositeIndex,使用“ createIndexIndexIndexIndexIndexDx_nameOmplayees(lastName,firstName,firstName);” 3)forauniqe instex,creationexexexexex,

MySQL和SQLite的主要区别在于设计理念和使用场景:1.MySQL适用于大型应用和企业级解决方案,支持高性能和高并发;2.SQLite适合移动应用和桌面软件,轻量级且易于嵌入。

MySQL中的索引是数据库表中一列或多列的有序结构,用于加速数据检索。1)索引通过减少扫描数据量提升查询速度。2)B-Tree索引利用平衡树结构,适合范围查询和排序。3)创建索引使用CREATEINDEX语句,如CREATEINDEXidx_customer_idONorders(customer_id)。4)复合索引可优化多列查询,如CREATEINDEXidx_customer_orderONorders(customer_id,order_date)。5)使用EXPLAIN分析查询计划,避

在MySQL中使用事务可以确保数据一致性。1)通过STARTTRANSACTION开始事务,执行SQL操作后用COMMIT提交或ROLLBACK回滚。2)使用SAVEPOINT可以设置保存点,允许部分回滚。3)性能优化建议包括缩短事务时间、避免大规模查询和合理使用隔离级别。


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