MongoDB中文社区
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
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