数据准备
- 下载国家地震数据 http://data.earthquake.cn/data/
- 通过navicat导入到数据库,方便和mysql语句做对比
shard分片集群配置
# step 1
mkdir -p ./data/shard/s0 ./data/shard/s1 #创建数据目录
mkdir -p ./data/shard/log # 创建日志目录
./bin/mongod --port 27017 --dbpath /usr/local/mongodb/data/shard/s0 --fork --logpath /usr/local/mongodb/data/shard/log/s0.log # 启动Shard Server实例1
./bin/mongod --port 27018 --dbpath /usr/local/mongodb/data/shard/s1 --fork --logpath /usr/local/mongodb/data/shard/log/s1.log # 启动Shard Server实例2
# step 2
mkdir -p ./data/shard/config #创建数据目录
./bin/mongod --port 27027 --dbpath /usr/local/mongodb/data/shard/config --fork --logpath /usr/local/mongodb/data/shard/log/config.log #启动Config Server实例
# step 3
./bin/mongos --port 4000 --configdb localhost:27027 --fork --logpath /usr/local/mongodb/data/shard/log/route.log --chunkSize=1 # 启动Route Server实例
# step 4
./bin/mongo admin --port 4000 #此操作需要连接admin库
> db.runCommand({ addshard:"localhost:27017" }) #添加 Shard Server 或者用 sh.addshard()命令来添加,下同;
{ "shardAdded" : "shard0000", "ok" : 1 }
> db.runCommand({ addshard:"localhost:27018" })
{ "shardAdded" : "shard0001", "ok" : 1 }
> db.runCommand({ enablesharding:"map" }) #设置分片存储的数据库
{ "ok" : 1 }
> db.runCommand({ shardcollection: "map.dz", key: { id:1 }}) # 设置分片的集合名称。且必须指定Shard Key，系统会自动创建索引，然后根据这个shard Key来计算
{ "collectionsharded" : "map.dz", "ok" : 1 }
# 手动预先分片
for(var i=1;i<=30;i++) { sh.splitAt('map.dz',{id:i*1000}) }
然后通过MongoVUE把mysql中的数据导入到mongos(4000)中
数据分析实战
根据震级类型来求和
/******通过group******/
db.dz.group({
key:{type:1},
initial:{count:0},
reduce: function ( curr, result ) {
result.count ++;
}
})
// Error: group command failed: { "ok" : 0, "errmsg" : "can't do command: group on sharded collection" }
// group不能使用在分片上
/******通过聚合管道aggregate******/
db.dz.aggregate([
{
$group:{
_id:"$type",
count:{$sum:1}
}
}
/******通过映射化简mapReduce******/
var map = function(){
emit(this.type,1); //把1映射到每个this.type上,然后sum就为count,还有一个技巧就是把count映射到1上,就是求总和
}
var reduce = function(type,count){
var total = Array.sum(count);
// return {type:type,count:total}; 注意,这样返回是错误的,total是一个对象??? {type:type,count:count};
return total;
}
//或者
var reduce = function(type,count){
var res = 0;
for (var i = 0; i < count.length;i++) {
res +=count[i];
}
return res;
}
db.dz.mapReduce(map,reduce,{out:'res'});
根据日期来分组看哪一月的地震最多
/*****地震每日发生次数最多的地方*****/
db.dz.aggregate([
{ $group:{
_id:{date:"$date"}, //还不知道如何通过 date.substring(0,6)来分组,先跳过,做按日来分组,当然这里的date还是字符串,如果是日期类型的话,就好处理了,这就延伸出另外一个问题,字符串如何转换为时间类型;
count:{$sum:1},
}
},
{
$sort:{count:-1} // 做了个降序
},
{
$limit:1
}
]);
/*****每日发生地震次数最多的10个地方,并求出最大值*****/
db.dz.aggregate([
{ $group:{
_id:{date:"$date",address:"$address"},
count:{$sum:1},
maxvalue:{$max:"$value"},
}
},
{
$sort:{count:-1}
},
{
$limit:10
}
]);
求每5个经纬度范围的地震次数;
var map = function(){
//映射到经纬度
var latitude = Math.floor(this.latitude/5)*5;
var longitude = Math.floor(this.longitude/5)*5; //除5下取整又乘以5,目的得到的经纬度都是5的倍数,也就是每隔5就一个数;
var block = latitude+':'+longitude;
emit(block,1); //总共统计每block出现地震的次数;
}
var reduce = function(block,value){
return Array.sum(value);
}
db.runCommand({
mapReduce:'dz',
map:map,
reduce:reduce,
out:'res'
})
db.res.find().sort({value:-1});
每月发生地震次数最多的10个地方,并求出震级最大值
方法一,该方法有误,未完成,先记录
注意,本方法有一些问题我是花了很多功夫都没解决,先记录一下,如果有玩mongoDB的朋友有缘看到这篇文章,又有心的话,希望留言指正;
当然,这属于技术上的一个钻牛角尖,其实完全可以绕开的...
var map = function(){
var date = this.date.substring(0,6);
emit(date,{count:this.address,value:this.value});//把地点和值映射到月份上
}
var reduce = function(date,result){
/*
// 此时result的结构应该如下,为每月的地址数据明细
// 注意这里说的是应该,但实际上不是,这与我理解的mapReduce有误,并且我暂时还不能理解该结构最终为什么会呈现出差异,所以,我先按以下的结构,来在Reduce中做js处理
"result": [
{
"address": "*阿图什",
"value": 1.6
},
{
"address": "云南澜沧",
"value": 1.3
},
{
"address": "*哈密",
"value": 2
}
]
//我想要得到的结果如下:
[{'四川木里':{count:2,max:5.2},'云南玉龙':{count:100,max:4.5}}]
*/
var arr = [];
for (var i = 0; i < result.length;i++) {
var arrTmp = [result[i]];
var address = result[i]['address'];
for (var j = i+1; j < result.length; j++) {
if(result[j]['address'] == address){
arrTmp.push(result[j]);
result.splice(j,1);
j--;
}
};
var value = []
for(var a=0; a <arrTmp.length;a++){
if(value.indexOf(arrTmp[a]['value']) == '-1'){
value.push(arrTmp[a]['value']);
}
}
var max = 0;
for(var i=0;i<value.length;i++){
max = max < value[i]?value[i]:max;
}
var ele = {};
ele[address] = {count:arrTmp.length,max:max};
arr.push(ele);
}
return {result:arr};
}
db.runCommand({
mapReduce:'dz',
map:map,
reduce:reduce,
finalize:finalize, // 由于Reduce返回的结构是有误的,所以finalize还没办法处理,先留空;
out:'res'
})
方法二
本方法也有一个让我百思不得其解的问题,在注释部分有说明;
var map = function(){
var date = this.date.substring(0,6);
var map = date+'_'+this.address;
emit(map,{count:1,value:this.value});
}
var reduce = function(date,result){
var count = 0;
for(var i=0;i<result.length;i++){
count += result[i]['count']; // result[i]['count']的值都是1
}
//var count = result.length; // 一开始我的count值是这样写的,但是结果是错误的与mysql算出来的不符合,改成上面的才正确,这里也让我很郁闷,result[i]['count']的值都是1,result.length是其result元素的总合,按道理这个count和上面的count是一样的,但事实证明,我又错了,居然不一样....又是一个理解不了的问题;
var value = [];
for(var i=0;i<result.length;i++){
value.push(result[i].value);
}
var max=0;
for(var i=0;i<value.length;i++){
max = max < value[i]?value[i]:max;
}
return {count:count,max:max};
}
db.runCommand({
mapReduce:'dz',
map:map,
reduce:reduce,
out:'res'
})
db.res.find().sort({'value.count':-1}).limit(10); //在输出集合中再进行筛选
// 但是,第一多的数据和mysql算下来的不同,其后9名都是相同的
mongoDB系列文章到此先告一段落,后续再添加 【mongoDB高级篇】mongoDB在LBS中的应用; 2015-9-17