自从MongoDB被越来越多的大型关键项目采用后，数据分析也成为了越来越重要的话题。人们似乎已经厌倦了使用不同的软件来进行分析（这都利用到了Hadoop），因为这些方法往往需要大规模的数据传输，而这些成本相当昂贵。
MongoDB提供了2种方式来对数据进行分析：Map Reduce（以下简称MR）和聚合框架（Aggregation Framework）。MR非常灵活且易于使用，它可以很好地与分片（sharding）结合使用，并允许大规模输出。尽管在MongoDB v2.4版本中，由于JavaScript引擎从Spider切换到了V8，使得MR的性能有了大幅改进，但是与Agg Framework（使用C++）相比，MR的速度还是显得比较慢。本文就来看看，有哪些方法可以让MR的速度有所提升。
测试
首先我们来做个测试，插入1000万文档，这些文档中包含了介于0和100万之间的单一整数值，这意味着，平均每10个文档具有相同的值。
> for (var i = 0; i < 10000000; ++i){ db.uniques.insert({ dim0: Math.floor(Math.random()*1000000) });}
> db.uniques.findOne()
{ "_id" : ObjectId("51d3c386acd412e22c188dec"), "dim0" : 570859 }
> db.uniques.ensureIndex({dim0: 1})
> db.uniques.stats()
{
"ns" : "test.uniques",
"count" : 10000000,
"size" : 360000052,
"avgObjSize" : 36.0000052,
"storageSize" : 582864896,
"numExtents" : 18,
"nindexes" : 2,
"lastExtentSize" : 153874432,
"paddingFactor" : 1,
"systemFlags" : 1,
"userFlags" : 0,
"totalIndexSize" : 576040080,
"indexSizes" : {
"_id_" : 324456384,
"dim0_1" : 251583696
},
"ok" : 1
}
这里我们想要得到文档中唯一值的计数，可以通过下面的MR任务来轻松完成：
> db.runCommand(
{ mapreduce: "uniques",
map: function () { emit(this.dim0, 1); },
reduce: function (key, values) { return Array.sum(values); },
out: "mrout" })
{
"result" : "mrout",
"timeMillis" : 1161960,
"counts" : {
"input" : 10000000,
"emit" : 10000000,
"reduce" : 1059138,
"output" : 999961
},
"ok" : 1
}
正如你看到的，输出结果大约需要1200秒（在EC2 M3实例上测试），共输出了1千万maps、100万reduces、999961个文档。结果类似于：
> db.mrout.find()
{ "_id" : 1, "value" : 10 }
{ "_id" : 2, "value" : 5 }
{ "_id" : 3, "value" : 6 }
{ "_id" : 4, "value" : 10 }
{ "_id" : 5, "value" : 9 }
{ "_id" : 6, "value" : 12 }
{ "_id" : 7, "value" : 5 }
{ "_id" : 8, "value" : 16 }
{ "_id" : 9, "value" : 10 }
{ "_id" : 10, "value" : 13 }
...
下面就来看看如何进行优化。
使用排序
我在之前的这篇文章中简要说明了使用排序对于MR的好处，这是一个鲜为人知的特性。在这种情况下，如果处理未排序的输入，意味着MR引擎将得到随机排序的值，基本上没有机会在RAM中进行reduce，相反，它将不得不通过一个临时collection来将数据写回磁盘，然后按顺序读取并进行reduce。
下面来看看如果使用排序，会有什么帮助：
> db.runCommand(
{ mapreduce: "uniques",
map: function () { emit(this.dim0, 1); },
reduce: function (key, values) { return Array.sum(values); },
out: "mrout",
sort: {dim0: 1} })
{
"result" : "mrout",
"timeMillis" : 192589,
"counts" : {
"input" : 10000000,
"emit" : 10000000,
"reduce" : 1000372,
"output" : 999961
},
"ok" : 1
}
现在时间降到了192秒，速度提升了6倍。其实reduces的数量是差不多的，但是它们在被写入磁盘之前已经在RAM中完成了。
使用多线程
在MongoDB中，一个单一的MR任务并不能使用多线程——只有在多个任务中才能使用多线程。但是目前的多核CPU非常有利于在单一服务器上进行并行化工作，就像Hadoop。我们需要做的是，将输入数据分割成若干块，并为每个块分配一个MR任务。splitVector命令可以帮助你非常迅速地找到分割点，如果你有更简单的分割方法更好。
> db.runCommand({splitVector: "test.uniques", keyPattern: {dim0: 1}, maxChunkSizeBytes: 32000000})
{
"timeMillis" : 6006,
"splitKeys" : [
{
"dim0" : 18171
},
{
"dim0" : 36378
},
{
"dim0" : 54528
},
{
"dim0" : 72717
},
…
{
"dim0" : 963598
},
{
"dim0" : 981805
}
],
"ok" : 1
}
从1千万文档中找出分割点，使用splitVector命令只需要大约5秒，这已经相当快了。所以，下面我们需要做的是找到一种方式来创建多个MR任务。从应用服务器方面来说，使用多线程和$gt / $lt查询命令会非常方便。从shell方面来说，可以使用ScopedThread对象，它的工作原理如下：
> var t = new ScopedThread(mapred, 963598, 981805)> t.start()现在我们可以放入一些JS代码，这些代码可以产生4个线程，下面来等待结果显示：
> t.join()
> var res = db.runCommand({splitVector: "test.uniques", keyPattern: {dim0: 1}, maxChunkSizeBytes: 32 *1024 * 1024 })> var keys = res.splitKeys
> keys.length
39
> var mapred = function(min, max) {
return db.runCommand({ mapreduce: "uniques",
map: function () { emit(this.dim0, 1); },
reduce: function (key, values) { return Array.sum(values); },
out: "mrout" + min,
sort: {dim0: 1},
query: { dim0: { $gte: min, $lt: max } } }) }
> var numThreads = 4
> var inc = Math.floor(keys.length / numThreads) + 1
> threads = []; for (var i = 0; i < numThreads; ++i) { var min = (i == 0) ? 0 : keys[i * inc].dim0; var max = (i * inc + inc >= keys.length) ? MaxKey : keys[i * inc + inc].dim0 ; print("min:" + min + " max:" + max); var t = new ScopedThread(mapred, min, max); threads.push(t); t.start() }
min:0 max:274736
min:274736 max:524997
min:524997 max:775025
min:775025 max:{ "$maxKey" : 1 }
connecting to: test
connecting to: test
connecting to: test
connecting to: test
> for (var i in threads) { var t = threads[i]; t.join(); printjson(t.returnData()); }
{
"result" : "mrout0",
"timeMillis" : 205790,
"counts" : {
"input" : 2750002,
"emit" : 2750002,
"reduce" : 274828,
"output" : 274723
},
"ok" : 1
}
{
"result" : "mrout274736",
"timeMillis" : 189868,
"counts" : {
"input" : 2500013,
"emit" : 2500013,
"reduce" : 250364,
"output" : 250255
},
"ok" : 1
}
{
"result" : "mrout524997",
"timeMillis" : 191449,
"counts" : {
"input" : 2500014,
"emit" : 2500014,
"reduce" : 250120,
"output" : 250019
},
"ok" : 1
}
{
"result" : "mrout775025",
"timeMillis" : 184945,
"counts" : {
"input" : 2249971,
"emit" : 2249971,
"reduce" : 225057,
"output" : 224964
},
"ok" : 1
}
使用多个数据库
这里的问题是，线程之间存在太多锁争用。当锁时，MR不是非常无私（每1000次读取会进行yield）。由于MR任务做了大量写操作，线程之间结束时会等待彼此。由于MongoDB的每个数据库都有独立的锁，那么让我们来尝试为每个线程使用不同的输出数据库：
> var mapred = function(min, max) {
return db.runCommand({ mapreduce: "uniques",
map: function () { emit(this.dim0, 1); },
reduce: function (key, values) { return Array.sum(values); },
out: { replace: "mrout" + min, db: "mrdb" + min },
sort: {dim0: 1},
query: { dim0: { $gte: min, $lt: max } } }) }
> threads = []; for (var i = 0; i < numThreads; ++i) { var min = (i == 0) ? 0 : keys[i * inc].dim0; var max = (i * inc + inc >= keys.length) ? MaxKey : keys[i * inc + inc].dim0 ; print("min:" + min + " max:" + max); var t = new ScopedThread(mapred, min, max); threads.push(t); t.start() }
min:0 max:274736
min:274736 max:524997
min:524997 max:775025
min:775025 max:{ "$maxKey" : 1 }
connecting to: test
connecting to: test
connecting to: test
connecting to: test
> for (var i in threads) { var t = threads[i]; t.join(); printjson(t.returnData()); }
...
{
"result" : {
"db" : "mrdb274736",
"collection" : "mrout274736"
},
"timeMillis" : 105821,
"counts" : {
"input" : 2500013,
"emit" : 2500013,
"reduce" : 250364,
"output" : 250255
},
"ok" : 1
}
...
所需时间减少到了100秒，这意味着与一个单独的线程相比，速度约提高2倍。尽管不如预期，但已经很不错了。在这里，我使用了4个核心，只提升了2倍，如果使用8核CPU，大约会提升4倍。
使用纯JavaScript模式
在线程之间分割输入数据时，有一些非常有趣的东西：每个线程只拥有约25万主键来输出，而不是100万。这意味着我们可以使用“纯JS模式”——通过jsMode:true来启用。开启后，MongoDB不会在JS和BSON之间反复转换，相反，它会从内部的一个50万主键的JS字典来reduces所有对象。下面来看看该操作是否对速度提升有帮助。
> var mapred = function(min, max) {
return db.runCommand({ mapreduce: "uniques",
map: function () { emit(this.dim0, 1); },
reduce: function (key, values) { return Array.sum(values); },
out: { replace: "mrout" + min, db: "mrdb" + min },
sort: {dim0: 1},
query: { dim0: { $gte: min, $lt: max } },
jsMode: true }) }
> threads = []; for (var i = 0; i < numThreads; ++i) { var min = (i == 0) ? 0 : keys[i * inc].dim0; var max = (i * inc + inc >= keys.length) ? MaxKey : keys[i * inc + inc].dim0 ; print("min:" + min + " max:" + max); var t = new ScopedThread(mapred, min, max); threads.push(t); t.start() }
min:0 max:274736
min:274736 max:524997
min:524997 max:775025
min:775025 max:{ "$maxKey" : 1 }
connecting to: test
connecting to: test
connecting to: test
connecting to: test
> for (var i in threads) { var t = threads[i]; t.join(); printjson(t.returnData()); }
...
{
"result" : {
"db" : "mrdb274736",
"collection" : "mrout274736"
},
"timeMillis" : 70507,
"counts" : {
"input" : 2500013,
"emit" : 2500013,
"reduce" : 250156,
"output" : 250255
},
"ok" : 1
}
...
现在时间降低到70秒。看来jsMode确实有帮助，尤其是当对象有很多字段时。该示例中是一个单一的数字字段，不过仍然提升了30%。
MongoDB v2.6版本中的改进
在MongoDB v2.6版本的开发中，移除了一段关于在JS函数调用时的一个可选“args”参数的代码。该参数是不标准的，也不建议使用，它由于历史原因遗留了下来（见 SERVER-4654 ）。让我们从Git库中pull最新的MongoDB并编译，然后再次运行测试用例：
...
{
"result" : {
"db" : "mrdb274736",
"collection" : "mrout274736"
},
"timeMillis" : 62785,
"counts" : {
"input" : 2500013,
"emit" : 2500013,
"reduce" : 250156,
"output" : 250255
},
"ok" : 1
}
...
从结果来看，时间降低到了60秒，速度大约提升了10-15％。同时，这种更改也改善了JS引擎的整体堆消耗量。
结论
回头来看，对于同样的MR任务，与最开始时的1200秒相比，速度已经提升了20倍。这种优化应该适用于大多数情况，即使一些技巧效果不那么理想（比如使用多个输出dbs /集合）。但是这些技巧可以帮助人们来提升MR任务的速度，未来这些特性也许会更加易用——比如，这个 ticket 将会使splitVector命令更加可用，这个 ticket 将会改进同一数据库中的多个MR任务。
来自http://www.iteye.com/news/28013