通过spring data 操作mongodb,利用map reduce 来统计用户访问的Pv Uv。

    详细代码见 https://github.com/WangErXiao/spring-data

    具体的spring-data 操作mongodb这里不做介绍。这里只介绍mongo map reduce。

    

@Component
public class UserDaoImpl extends MongoBaseDao implements UserDao {
    public void insertRecord(UserVisitRecord record) {
        getMongoTemplate().insert(record);
    }
    public void statisUserPvUv(String date) {

        String map = "function() {                                        "
                + "   if(this.date=='"+date+"'){                          "
                + "      emit(this.date ,{uv:1,pv:1,userIds:this.userId}) "
                + "     }"
                + "   } ";

        String reduce = "function(key, values) {            "
                + "   var temp = new Array();               "
                + "   var userIds= new Array();             "
                + "   for(i = 0; i < values.length; i++) {  "
                + "      userIds=userIds.concat(values[i].userIds);"
                + "   }        "
                + "   userIds.sort();         "
                + "   for(i = 0; i < userIds.length; i++) {"
                + "         if( userIds[i] == userIds[i+1]) { continue;}"
                + "         temp[temp.length]=userIds[i];"
                + "   }        "
                + "   return {uv:temp.length,pv:userIds.length,userIds:userIds};"
                + " }";

        MapReduceOutput mapReduceOutput = getMongoTemplate().getCollection("userVisitRecord").mapReduce(map,reduce,"tmp",null);
        DBCollection resultColl = mapReduceOutput.getOutputCollection();
        try {
            DBCursor cursor = resultColl.find();
            while (cursor.hasNext()) {
                DBObject dbObject = cursor.next();
                if (dbObject.get("value") != null) {
                    UserStaticModel userStaticModel=new UserStaticModel();
                    userStaticModel.setUv(Math.round((double)((DBObject) dbObject.get("value")).get("uv")));
                    userStaticModel.setPv(Math.round((double) ((DBObject) dbObject.get("value")).get("pv")));
                    List<String>userIds=(List) ((DBObject) dbObject.get("value")).get("userIds");
                    Set<String> idSet=new HashSet<>(userIds);
                    userStaticModel.setUserIds(new ArrayList(idSet));
                    userStaticModel.setDate(date);
                    getMongoTemplate().insert(userStaticModel);
                }
            }
        }catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
        }finally {
            resultColl.drop();
        }
    }

    public UserStaticModel findStatic(String date) {
        Query query=new Query();
        query.addCriteria(Criteria.where("date").is(date));
        return getMongoTemplate().findOne(query,UserStaticModel.class);
    }
}

    这段代码中staticUserPvUv方法统计某天用户访问的Pv Uv。

  map  reduce方法如下:

  String map = "function() {                                              "
                + "   if(this.date=='"+date+"'){                          "
                + "      emit(this.date ,{uv:1,pv:1,userIds:this.userId}) "
                + "     }"
                + "   } ";
  String reduce = "function(key, values) {            "
                + "   var temp = new Array();               "
                + "   var userIds= new Array();             "
                + "   for(i = 0; i < values.length; i++) {  "
                + "      userIds=userIds.concat(values[i].userIds);"
                + "   }        "
                + "   userIds.sort();         "
                + "   for(i = 0; i < userIds.length; i++) {"
                + "         if( userIds[i] == userIds[i+1]) { continue;}"
                + "         temp[temp.length]=userIds[i];"
                + "   }        "
                + "   return {uv:temp.length,pv:userIds.length,userIds:userIds};"
                + " }";

看到这里很多人会疑惑：map方法为啥emit为

emit(this.date ,{uv:1,pv:1,userIds:this.userId})

而不直接

emit(this.date ,{userId:this.userId})

刚刚开始我也是这么写的，这么写会产生以下结果：

1. 当某天只有一条记录：该记录就不走reduce ,直接出来，你得到的value就只有一个userId字符串，其他啥也没有。pv,uv 自然也没有。所以 你在emit 应该初始化{pv:1,uv:1,userIds:this.userId}

2. 当某天记录特别多，超过100条的emit,mongo比较缺德的是，它会把这100的reduce的结果重新自动emit,所以这里把map中emit的对象结构和reduce的return返回的对象结构写成一致的原因。同一个key ,当每超过100个emit，结果就会从新emit,所以这个结果的pv uv 是无效的，这里只会用到重新emit的userIds,然后在继续在reduce进行统计。

这两个点是mongo mapreduce 比较坑爹的地方。注意这两点其他都OK了

转发标柱来源：http://my.oschina.net/robinyao/blog/467591