Exemplos de map-reduce

Retornar o preço total por cliente

Execute a operação map-reduce na collection orders para agrupar pelo cust_id e calcule a soma do price para cada cust_id:

1. Defina a função do mapa para processar cada documento de entrada:

   • Na função, o this refere-se ao documento que a operação de redução de mapa está processando.

   • A função mapeia o price para o cust_id para cada documento e emite o cust_id e price.

   var mapFunction1 = function() {
      emit(this.cust_id, this.price);
   };

2. Defina a função de redução correspondente com dois argumentos keyCustId e valuesPrices:

   • O valuesPrices é uma array cujos elementos são os valores price emitidos pela função de mapa e agrupados por keyCustId.

   • A função reduz a array valuesPrice à soma de seus elementos.

   var reduceFunction1 = function(keyCustId, valuesPrices) {
      return Array.sum(valuesPrices);
   };

3. Executar a redução de mapa em todos os documentos na coleção do orders utilizando a função de mapa do mapFunction1 e a função de redução do reduceFunction1 :

   db.orders.mapReduce(
      mapFunction1,
      reduceFunction1,
      { out: "map_reduce_example" }
   )

   Esta operação gera resultados para uma coleção denominada map_reduce_example. Se a coleção map_reduce_example já existir, a operação substituirá o conteúdo pelos resultados desta operação de redução de mapa.

4. Consulte a coleção map_reduce_example para verificar os resultados:

   db.map_reduce_example.find().sort( { _id: 1 } )

   A operação retorna estes documentos:

   { "_id" : "Ant O. Knee", "value" : 95 }
   { "_id" : "Busby Bee", "value" : 125 }
   { "_id" : "Cam Elot", "value" : 60 }
   { "_id" : "Don Quis", "value" : 155 }

db.orders.aggregate([
   { $group: { _id: "$cust_id", value: { $sum: "$price" } } },
   { $out: "agg_alternative_1" }
])

Calcule o pedido e a quantidade total com a quantidade média por item

No exemplo seguinte, você visualizará uma operação de map-reduce na collection orders para todos os documentos que têm um valor ord_date maior ou igual a 2020-03-01.

A operação no exemplo:

1. Agrupa pelo campo item.sku e calcula o número de pedidos e a quantidade total solicitada para cada sku.

2. Calcula a quantidade média por pedido para cada valor sku e mescla os resultados na coleta de saída.

Ao mesclar resultados, se um documento existente tiver a mesma chave que o novo resultado, a operação substituirá o documento existente. Se não houver nenhum documento existente com a mesma chave, a operação inserirá o documento.

Etapas de exemplo:

1. Defina a função do mapa para processar cada documento de entrada:

   • Na função, o this refere-se ao documento que a operação de redução de mapa está processando.

   • Para cada item, a função associa o sku a um novo objeto value que contém o count de 1 e o item qty para o pedido e emite o sku (armazenado no key) e o value.

    var mapFunction2 = function() {
       for (var idx = 0; idx < this.items.length; idx++) {
          var key = this.items[idx].sku;
          var value = { count: 1, qty: this.items[idx].qty };
          emit(key, value);
       }
   };

2. Defina a função de redução correspondente com dois argumentos keySKU e countObjVals:

   • countObjVals é uma matriz cujos elementos são os objetos mapeados para os valores agrupados do keySKU passados pela função de mapa para a função redutor.

   • A função reduz a matriz countObjVals para um único objeto reducedValue que contém os campos count e qty.

   • Em reducedVal, o campo count contém a soma dos campos count dos elementos individuais da array e o campo qty contém a soma dos campos qty dos elementos individuais da array.

   var reduceFunction2 = function(keySKU, countObjVals) {
      reducedVal = { count: 0, qty: 0 };
      for (var idx = 0; idx < countObjVals.length; idx++) {
          reducedVal.count += countObjVals[idx].count;
          reducedVal.qty += countObjVals[idx].qty;
      }
      return reducedVal;
   };

3. Defina uma função de finalização com dois argumentos key e reducedVal. A função modifica o objeto reducedVal para adicionar um campo calculado denominado avg e retorna o objeto modificado:

   var finalizeFunction2 = function (key, reducedVal) {
     reducedVal.avg = reducedVal.qty/reducedVal.count;
     return reducedVal;
   };

4. Execute a operação de redução de mapa na coleção do orders utilizando as funções mapFunction2, reduceFunction2 e finalizeFunction2:

   db.orders.mapReduce(
      mapFunction2,
      reduceFunction2,
      {
        out: { merge: "map_reduce_example2" },
        query: { ord_date: { $gte: new Date("2020-03-01") } },
        finalize: finalizeFunction2
      }
    );

   Esta operação utiliza o campo query para selecionar apenas os documentos com ord_date maior ou igual a new Date("2020-03-01"). Em seguida, ele envia os resultados para uma coleção map_reduce_example2.

   Se a coleção map_reduce_example2 já existir, a operação fundirá o conteúdo existente com os resultados desta operação de redução de mapa. Ou seja, se um documento existente tiver a mesma chave que o novo resultado, a operação substituirá o documento existente. Se não houver nenhum documento existente com a mesma chave, a operação inserirá o documento.

5. Consulte a coleção map_reduce_example2 para verificar os resultados:

   db.map_reduce_example2.find().sort( { _id: 1 } )

   A operação retorna estes documentos:

   { "_id" : "apples", "value" : { "count" : 4, "qty" : 35, "avg" : 8.75 } }
   { "_id" : "carrots", "value" : { "count" : 2, "qty" : 15, "avg" : 7.5 } }
   { "_id" : "chocolates", "value" : { "count" : 3, "qty" : 15, "avg" : 5 } }
   { "_id" : "oranges", "value" : { "count" : 7, "qty" : 63, "avg" : 9 } }
   { "_id" : "pears", "value" : { "count" : 1, "qty" : 10, "avg" : 10 } }

db.orders.aggregate( [
   { $match: { ord_date: { $gte: new Date("2020-03-01") } } },
   { $unwind: "$items" },
   { $group: { _id: "$items.sku", qty: { $sum: "$items.qty" }, orders_ids: { $addToSet: "$_id" } }  },
   { $project: { value: { count: { $size: "$orders_ids" }, qty: "$qty", avg: { $divide: [ "$qty", { $size: "$orders_ids" } ] } } } },
   { $merge: { into: "agg_alternative_3", on: "_id", whenMatched: "replace",  whenNotMatched: "insert" } }
] )