基于MongoDB分布式存储进行MapReduce并行查询

中介绍了如何基于Mongodb进行关系型数据的分布式存储，有了存储就会牵扯到查询。虽然用普通的方式也可以进行查询，但今天要介绍的是如何使用MONGODB中提供的MapReduce功能进行查询。
有关MongoDb的MapReduce之前我写过一篇文章 Mongodb Mapreduce 初窥，

今天介绍如何基于sharding机制进行mapreduce查询。在MongoDB的官方文档中，这么一句话：

   Sharded Environments

      In sharded environments, data processing of map/reduce operations runs in parallel on all shards.

即: map/reduce操作会并行运行在所有的shards上。
下面我们就用之前这篇文章中白搭建的环境来构造mapreduce查询：

首先要说的是，基于sharding的mapreduce与非sharding的数据在返回结构上有一些区别，我目前注意到的主要是不支持定制式的json格式的返回数据，也就是下面方式可能会出现问题：

   return { count : total };

注意：上面的情况目前出现在了我的测试环境下，如下图：



     就需要改成 return count;

     下面是测试代码，首先是按帖子id来查询相应数量（基于分组查询实例方式）：


public partial class getfile : System.Web.UI.Page

    {

        public Mongo Mongo { get; set; }

        public IMongoDatabase DB

        {

            get

            {

                return this.Mongo["dnt_mongodb"];

            }

        }

        /// <summary>

        /// Sets up the test environment.  You can either override this OnInit to add custom initialization.

        /// </summary>

        public virtual void Init()

        {

            string ConnectionString = "Server=10.0.4.85:27017;ConnectTimeout=30000;ConnectionLifetime=300000;MinimumPoolSize=512;MaximumPoolSize=51200;Pooled=true";

            if (String.IsNullOrEmpty(ConnectionString))

                throw new ArgumentNullException("Connection string not found.");

            this.Mongo = new Mongo(ConnectionString);

            this.Mongo.Connect();         

        }

        string mapfunction = "function(){\n" +

                        "  if(this._id=='548111') { emit(this._id, 1); } \n" +   

                        "};";

        string reducefunction = "function(key, current ){" +

                                "   var count = 0;" +

                                "   for(var i in current) {" +

                                "       count+=current[i];" +

                                "   }" +

                                "   return count ;\n" +

                              "};";

      

        protected void Page_Load(object sender, EventArgs e)

        {

            Init();

            var mrb = DB["posts1"].MapReduce();//attach_gfstream.files

            int groupCount = 0;

            using (var mr = mrb.Map(mapfunction).Reduce(reducefunction))

            {

                foreach (Document doc in mr.Documents)

                {

                    groupCount = int.Parse(doc["value"].ToString());

                }

            }

            this.Mongo.Disconnect();

        }     

     }

下面是运行时的查询结果，如下：




     接着演示一下如何把查询到的帖子信息返回并装入list集合，这里只查询ID为548110和548111两个帖子：


        string mapfunction = "function(){\n" +

                        "  if(this._id=='548110'|| this._id=='548111') { emit(this, 1); } \n" +    

                        "};";

        string reducefunction = "function(doc, current ){" +

                                "   return doc;\n" +

                               "};";

      

        protected void Page_Load(object sender, EventArgs e)

        {

            Init();

            var mrb = DB["posts1"].MapReduce();//attach_gfstream.files

            List<Document> postDoc = new List<Document>();

            using (var mr = mrb.Map(mapfunction).Reduce(reducefunction))

            {

                foreach (Document doc in mr.Documents)

                {

                    postDoc.Add((Document)doc["value"]);

                }

            }

            this.Mongo.Disconnect();

        }

下面是运行时的查询结果，如下：

上面的map/reduce方法还有许多写法，如果大家感兴趣可以看一下如下这些链接：
     http://cookbook.mongodb.org/patterns/unique_items_map_reduce/
     http://www.mongodb.org/display/DOCS/MapReduce

     以及之前我写的这篇文章：http://www.cnblogs.com/daizhj/archive/2010/06/10/1755761.html


     当然在mongos进行map/reduce运算时，会生成一些临时文件，如下图：


     我猜这些临时文件可能会对再次查询系统时的性能有一些提升（但目前未观察到）。

     当然对于mongodb的gridfs系统（可使用它搭建分布式文件存储系统，我之前在这篇文章中已介绍过，我也做了测试，但遗憾的是并未成功，它经常会报一些错误，比如：

   Thu Sep 09 12:09:29   Assertion failure _grab client\parallel.cpp 461

看来mapreduce程序链接到mongodb上时，会产生一些问题，但不知道是不是其自身稳定性的原因，还是我的机器环境设置问题（内存或配置的64位系统mongos与32位的client连接问题）。

好了，今天的文章就先到这里了。

巴特西

基于MongoDB分布式存储进行MapReduce并行查询

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