mongodb的mapreduce

在功能点统计中，我是用mongodb所提供的mapreduce功能所实现的。关于mongodb，其实并没有多少可说的。简单的概述一下，它其实不过是一个可以存放很多json的仓库，只不过它对于json做了优化，使用二进制存储，改了个名叫做bson，这不过是很多年前就有的面向对象数据库的新的实现。至于性能，也可以简单的认为它自带了一个缓存，与硬盘做异步同步。这些其实都是很无趣的东西，真正有意思的，是它带了一个mapreduce工具（虽说，实现的真的很烂）。

mapreduce在我看来，是在互联网时代，一个程序员必须去了解的概念。在中文维基中，mapreduce被这样定义：“MapReduce是Google提出的一个软件架构，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算”。其实，这不准确，它其实是函数式语言中由来已久的一个概念。只不过，在这个互联网上信息爆炸的年代，google帮我们发现了它。

顾名思义，mapreduce分两部分，map和reduce。

map函数的定义为Map(k1,v1) → list(k2,v2)

reduce函数的定义Reduce(k2, list(v2)) → list(v3)

简单的描述一下，map接收一个list，通过某一个函数，把它变成另一个list。在这个过程中，对list中任一元素的变换都与其他操作无关。这样的函数天生具备了并行计算的能力。而reduce，它通过某种操作，具体来说也是通过一个函数，把接收到的list转变为一个简单的结果。reduce函数不是那么方便并行，所以通常mapreduce框架会把reduce操作集中到某个特定的节点进行。

看一下功能点统计中一段具体的mapreduce函数

var map =function () {

var a = new Date,

d = new Date(a.getFullYear(), a.getMonth(), a.getDate()),

e = this.auid;

this.features.forEach(function (b) {

var a = b.log.length,

c = 0;

b.log.forEach(function (a) {

a > d && c++

});

emit({

auid: e,

fid: b.id,

fname: b.name,

version: b.version

}, {

total: a,

today: c

})

})

}

在这段函数中，前面具体的逻辑操作不重要，重要的是后面的emit函数。这个函数由mongodb提供，在这个例子中，它将原始数据进行分割，分割结果是这样的结构

[{_id:{auid:xxx,fid:xxx,fname:xxx,version:xxx},value:[{total:xx,today:xxx}....]}]

换句话说，emit的作用就是根据第一个参数提供的属性，将原始数据分割为一个新的list

这里是reduce函数

var reduce = function (d, c) {

var a = {

total: 0,

today: 0

};

c.forEach(function (b) {

a.total += b.total;

a.today += b.today

});

return a

}

这个函数看起来就简单很多了，它要做的就是，接收上一个list中某个元素的value的值，这是一个小的list，把它变成一个对象输出。

从逻辑上可以看到，这个reduce对之前那个list的每个元素要执行一次，这个调度工作由mongodb执行。最终，这些输出结果合并到一起，变成新的list，成为我们的最终结果。

之前提到，我对mongodb的mapreduce其实非常不满。原因很多，首先它不能利用index，导致性能不高；其次，它对mapreduce所用到的数据有诸多限制；最重要的一点，其实是它根本没有很好的实现并行：在单机环境下，mongodb的mapreduce只能单线程运行，在分布式环境下有限制了很多有用的特性。这样看来，mongodb的mapreduce事实上只是起到了一个简单的group by作用，而不是一个真正最强有力的并行计算工具。在这里，我的观点是研究mapreduce的思想，远比研究mongodb的这个实现有价值的多。