巧用 db.system.js 提升20% 开发效率

开门见山,20%是我造的,哈哈,为的就是让各位mongoer能够对db.system.js collection 引起注意。

这个也是在我最近浏览InfoQ 的时候,看到一篇关于MongoDB 文章1的时候意识到的问题,随后和开发们沟通了下,结果是对这个collection 不是很了解,遂生此文。

system.js

先来看下官文给出的解释:

database.system.js

The database.system.js collection holds special JavaScript code for use in server side JavaScript. See Store a JavaScript Function on the Server for more information.

解释很简单,意思就是通过存储在database.system.js 中的函数,可以成为自定义的函数像使用MySQL 中的函数或者存储过程一样的调用。

马上就进入实操环节

存入一个 echoFunction 函数

db.system.js.save(
   {
     _id: "echoFunction",
     value : function(x) { return x; }
   }
)

但是并没有任何效果,shell里表示,echoFunction undefined.

在查看 db.system.js 确实有一条记录

> db.system.js.find({_id: 'echoFunction'}).pretty()
{
        "_id" : "echoFunction",
        "value" : {
                "code" : "function (x) { return x; }"
        }
}

继续查看doc,原来还需要通过 loadServerScripts 函数 load 进数据字典,这个操作就有点像我们在linux 环境中 source ~/.bash_profile 一样了。

执行一次,db.loadServerScripts() , 果然就可以使用我们自定义的函数了。

那问题来了,如何提升我们的工作效率呢?

在MongoDB 中,虽然有 $sum, $avg 等一系列的pipeline,但是,对于DBA也好,Developer 也罢,许多的报表、统计aggregation 并不能完全代劳,mapReduce 就是为了这个时候而上的,那每次都要去写一个function 去 sum,去 avg 总显得在反复造轮子,因此我们完全可以在这种情况下,在 db.system.js 中加入我们常用的统计函数,比如 sum, avg, max, min 等等。

以下罗列出常用的函数供大家参考:

  • SUM
db.system.js.save( { _id : "Sum" ,
value : function(key,values)
{
    var total = 0;
    for(var i = 0; i < values.length; i++)
        total += values[i];
    return total;
}});
  • AVERAGE
db.system.js.save( { _id : "Avg" ,
value : function(key,values)
{
    var total = Sum(key,values);
    var mean = total/values.length;
    return mean;
}});
  • MAX
db.system.js.save( { _id : "Max" ,
value : function(key,values)
{
    var maxValue=values[0];
    for(var i=1;imaxValue)
        {
            maxValue=values[i];
        }
    }
    returnmaxValue;
}});
  • MIN
db.system.js.save( { _id : "Min" ,
value : function(key,values)
{
    var minValue=values[0];
    for(var i=1;i<values.length;i++)
    {
        if(values[i]<minValue)
        {
            minValue=values[i];
        }
    }
    return minValue;
}});
  • VARIANCE
db.system.js.save( { _id : "Variance" ,
value : function(key,values)
{
    var squared_Diff = 0;
    var mean = Avg(key,values);
    for(var i = 0; i < values.length; i++)
    {
        var deviation = values[i] - mean;
        squared_Diff += deviation * deviation;
    }
    var variance = squared_Diff/(values.length);
    return variance;
}});
  • STD DEVIATION
db.system.js.save( { _id : "Standard_Deviation"
, value : function(key,values)
{
    var variance = Variance(key,values);
    return Math.sqrt(variance);
}});

MapReduce

那么接下来我们就用Map-Reduce来结合之前的自定义聚合函数来做详解。(这里权当各位大佬熟悉Map-Reduce了)

  • 引入demo data
{ "_id" : ObjectId("4f7be0d3e37b457077c4b13e"), "_class" : "com.infosys.mongo.Sales", "orderId" : 1, "orderDate" : "26/03/2011",
"quantity" : 20, "salesAmt" : 200, "profit" : 150, "customerName" : "CUST1", "productCategory" : "IT", "productSubCategory" : "software", 
"productName" : "Grad", "productId" : 1 }
{ "_id" : ObjectId("4f7be0d3e37b457077c4b13f"), "_class" : "com.infosys.mongo.Sales", "orderId" : 2, "orderDate" : "23/05/2011", 
"quantity" : 30, "salesAmt" : 200, "profit" : 40, "customerName" : "CUST2", "productCategory" : "IT", "productSubCategory" : "hardware",
 "productName" : "HIM", "productId" : 1 }
{ "_id" : ObjectId("4f7be0d3e37b457077c4b140"), "_class" : "com.infosys.mongo.Sales", "orderId" : 3, "orderDate" : "22/09/2011",
 "quantity" : 40, "salesAmt" : 200, "profit" : 80, "customerName" : "CUST1", "productCategory" : "BT", "productSubCategory" : "services",
 "productName" : "VOCI", "productId" : 2 }
{ "_id" : ObjectId("4f7be0d3e37b457077c4b141"), "_class" : "com.infosys.mongo.Sales", "orderId" : 4, "orderDate" : "21/10/2011", 
"quantity" : 30, "salesAmt" : 200, "profit" : 20, "customerName" : "CUST3", "productCategory" : "BT", "productSubCategory" : "hardware", 
"productName" : "CRUD", "productId" : 2 }
{ "_id" : ObjectId("4f7be0d3e37b457077c4b142"), "_class" : "com.infosys.mongo.Sales", "orderId" : 5, "orderDate" : "21/06/2011", 
"quantity" : 50, "salesAmt" : 200, "profit" : 20, "customerName" : "CUST3", "productCategory" : "BT", "productSubCategory" : "hardware", 
"productName" : "CRUD", "productId" : 1 }
  • 创建聚合函数Sum
db.system.js.save({ 
    _id : "Sum" ,
    value: function(key,values) {
                    var total = 0;
                    for(var i = 0; i < values.length; i++)
                        total += values[i];
                    return total;
            }
    });
  • 结合Sum 聚合函数执行Map-Reduce
db.runCommand(
    {
        mapreduce: "sales" ,
        map: function() {
            emit({
                key0:this.productCategory,
                key1:this.productSubCategory,
                key2:this.productName
            },
            this.salesAmt
            );
        },
        reduce: function(key, values) {
            var result = Sum(key, values);
            return result;
        },
        out: {inline: 1}
    }
)

这里,就直接把结果输出的stdout 了,如果需要可以指定collection,将我们的Map-Reduce结果存储下来。

来看一下结果

{
        "results" : [
                {
                        "_id" : {
                                "key0" : "BT",
                                "key1" : "hardware",
                                "key2" : "CRUD"
                        },
                        "value" : 400
                },
                {
                        "_id" : {
                                "key0" : "BT",
                                "key1" : "services",
                                "key2" : "VOCI"
                        },
                        "value" : 200
                },
                {
                        "_id" : {
                                "key0" : "IT",
                                "key1" : "hardware",
                                "key2" : "HIM"
                        },
                        "value" : 200
                },
                {
                        "_id" : {
                                "key0" : "IT",
                                "key1" : "software",
                                "key2" : "Grad"
                        },
                        "value" : 200
                }
        ],
        "timeMillis" : 14,
        "counts" : {
                "input" : 5,
                "emit" : 5,
                "reduce" : 1,
                "output" : 4
        },
        "ok" : 1
}

这里可以看到,我们的Sum 函数已经将emit 过后的 "productCategory" : "BT", "productSubCategory" : "hardware", "productName" : "CRUD" 这组数据的 salesAmt 累加了。

上海小胖[MiracleYoung] 原创地址: https://segmentfault.com/u/shanghaixiaopang/articles

欢迎各位大神前来评论。

每周五,敬请期待,上海小胖[MiracleYoung] 独更。

如果夏雨荷还在大明湖畔等着我的话,我就不更了。

关于上海小胖(MiracleYoung)

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