Porównanie agregacji MongoDB:group(), $group i MapReduce

Jest to nieco mylące, ponieważ nazwy są podobne, ale group() polecenie jest inną funkcją i implementacją niż $group operator potoku w ramach agregacji.

Polecenie group(), Framework agregacji i MapReduce są zbiorowo funkcjami agregacji MongoDB. Istnieje pewne nakładanie się funkcji, ale postaram się wyjaśnić różnice i ograniczenia każdej z nich w MongoDB 2.2.0.

Uwaga:wbudowane zestawy wyników wymienione poniżej odnoszą się do zapytań, które są przetwarzane w pamięci z wynikami zwracanymi na końcu wywołania funkcji. Alternatywne opcje wyjściowe (obecnie dostępne tylko w MapReduce) mogą obejmować zapisywanie wyników w nowej lub istniejącej kolekcji.

group() Polecenie

• Prosta składnia i funkcjonalność grupowania .. analogiczna do GROUP BY w SQL.

• Zwraca zestaw wyników w wierszu (jako tablicę zgrupowanych elementów).

• Zaimplementowany przy użyciu silnika JavaScript; niestandardowe reduce() funkcje mogą być napisane w JavaScript.

• Aktualne ograniczenia

  • Nie grupuje się w zestaw wyników zawierający więcej niż 20 000 kluczy.

  • Wyniki muszą mieścić się w granicach dokumentu BSON (obecnie 16 MB).

  • Przyjmuje blokadę odczytu i nie pozwala innym wątkom na wykonywanie JavaScript podczas jego działania.

  • Nie działa z kolekcjami podzielonymi na fragmenty.

• Zobacz też:przykłady poleceń group() .

MapReduce

• Implementuje model MapReduce do przetwarzania dużych zbiorów danych.

• Może wybrać jedną z kilku opcji wyjściowych (inline, nowa kolekcja, scalanie, zastępowanie, zmniejszanie)

• Funkcje MapReduce są napisane w JavaScript.

• Obsługuje kolekcje wejściowe nie podzielone na fragmenty i podzielone na fragmenty.

• Może być używany do przyrostowej agregacji w dużych kolekcjach.

• MongoDB 2.2 implementuje znacznie lepszą obsługę map sharded redukujących wydajność.

• Aktualne ograniczenia

  • Pojedynczy emit może pomieścić tylko połowę maksymalnego rozmiaru dokumentu BSON MongoDB (16 MB).

  • Istnieje blokada JavaScript, więc serwer mongod może wykonać tylko jedną funkcję JavaScript w danym momencie .. jednak większość kroków MapReduce jest bardzo krótka, więc blokady mogą być często stosowane.

  • Funkcje MapReduce mogą być trudne do debugowania. Możesz użyć print() i printjson() aby uwzględnić dane diagnostyczne w mongod dziennik.

  • MapReduce generalnie nie jest intuicyjny dla programistów próbujących przetłumaczyć agregację zapytań relacyjnych.

• Zobacz też:Przykłady map/redukcji .

Struktura agregacji

• Nowa funkcja w wersji produkcyjnej MongoDB 2.2.0 (sierpień 2012).

• Zaprojektowany z konkretnymi celami poprawy wydajności i użyteczności.

• Zwraca zestaw wyników wbudowany.

• Obsługuje kolekcje wejściowe nie podzielone na fragmenty i podzielone na fragmenty.

• Wykorzystuje podejście „potokowe”, w którym obiekty są przekształcane, gdy przechodzą przez szereg operatorów potoku, takich jak dopasowywanie, rzutowanie, sortowanie i grupowanie.

• Operatorzy potoku nie muszą tworzyć jednego dokumentu wyjściowego dla każdego dokumentu wejściowego:operatorzy mogą również generować nowe dokumenty lub odfiltrowywać dokumenty.

• Korzystając z projekcji, możesz dodawać pola obliczeniowe, tworzyć nowe wirtualne podobiekty i wyodrębniać podpola do najwyższego poziomu wyników.

• Operatory potoku można powtarzać w razie potrzeby (na przykład wiele $project lub $group kroki.

• Aktualne ograniczenia

  • Wyniki są zwracane inline, więc są ograniczone do maksymalnego rozmiaru dokumentu obsługiwanego przez serwer (16 MB)

  • Nie obsługuje tylu opcji wyjściowych, co MapReduce

  • Ograniczone do operatorów i wyrażeń obsługiwanych przez ramy agregacji (tzn. nie można pisać funkcji niestandardowych)

  • Najnowsza funkcja serwera do agregacji, dzięki czemu ma więcej miejsca na dojrzewanie pod względem dokumentacji, zestawu funkcji i użytkowania.

• Zobacz też:Przykłady struktury agregacji .