Comparação de agregação do MongoDB:group(), $group e MapReduce

group() Comando

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  Sintaxe e funcionalidade simples para agrupar .. análoga a GROUP BY em SQL.
  
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  Retorna o conjunto de resultados inline (como uma matriz de itens agrupados).
  
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  Implementado usando o mecanismo JavaScript; personalizado reduce() funções podem ser escritas em JavaScript.
  
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  Limitações atuais
  
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    Não será agrupado em um conjunto de resultados com mais de 20.000 chaves.
    
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    Os resultados devem estar dentro das limitações de um documento BSON (atualmente 16 MB).
    
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    Recebe um bloqueio de leitura e não permite que nenhum outro thread execute JavaScript enquanto estiver em execução.
    
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    Não funciona com coleções fragmentadas.
    
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  Veja também:exemplos de comandos group() .
  

MapReduce

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  Implementa o modelo MapReduce para processar grandes conjuntos de dados.
  
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  Pode escolher entre uma das várias opções de saída (inline, nova coleção, mesclar, substituir, reduzir)
  
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  As funções MapReduce são escritas em JavaScript.
  
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  Oferece suporte a coleções de entrada não fragmentadas e fragmentadas.
  
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  Pode ser usado para agregação incremental em grandes coleções.
  
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  O MongoDB 2.2 implementa um suporte muito melhor para a saída de redução de mapa fragmentado.
  
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  Limitações atuais
  
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    Uma única emissão pode conter apenas metade do tamanho máximo do documento BSON do MongoDB (16 MB).
    
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    Há um bloqueio JavaScript para que um servidor mongod possa executar apenas uma função JavaScript em um determinado momento. No entanto, a maioria das etapas do MapReduce são muito curtas, portanto, os bloqueios podem ser gerados com frequência.
    
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    As funções MapReduce podem ser difíceis de depurar. Você pode usar print() e printjson() para incluir saída de diagnóstico no mongod registro.
    
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    O MapReduce geralmente não é intuitivo para programadores que tentam traduzir a experiência de agregação de consulta relacional.
    
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  Veja também:Exemplos de mapeamento/redução .
  

Estrutura de agregação

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  Novo recurso na versão de produção do MongoDB 2.2.0 (agosto de 2012).
  
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  Projetado com objetivos específicos de melhorar o desempenho e a usabilidade.
  
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  Retorna o conjunto de resultados inline.
  
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  Oferece suporte a coleções de entrada não fragmentadas e fragmentadas.
  
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  Usa uma abordagem de "pipeline" em que os objetos são transformados à medida que passam por uma série de operadores de pipeline, como correspondência, projeção, classificação e agrupamento.
  
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  Os operadores de pipeline não precisam produzir um documento de saída para cada documento de entrada:os operadores também podem gerar novos documentos ou filtrar documentos.
  
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  Usando projeções, você pode adicionar campos computados, criar novos subobjetos virtuais e extrair subcampos no nível superior dos resultados.
  
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  Os operadores de pipeline podem ser repetidos conforme necessário (por exemplo, vários $project ou $group degraus.
  
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  Limitações atuais
  
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    Os resultados são retornados em linha, portanto, são limitados ao tamanho máximo do documento suportado pelo servidor (16 MB)
    
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    Não suporta tantas opções de saída quanto MapReduce
    
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    Limitado a operadores e expressões suportados pelo Aggregation Framework (ou seja, não pode escrever funções personalizadas)
    
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    O mais novo recurso de servidor para agregação, portanto, tem mais espaço para amadurecer em termos de documentação, conjunto de recursos e uso.
    
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  Veja também:Exemplos de estrutura de agregação .
  

Alguém pode apresentar uma ilustração ou me guiar para um link onde esses três conceitos sejam explicados juntos, pegando os mesmos dados de amostra, para que eu possa compará-los facilmente?

• group() versus estrutura de agregação
• MapReduce versus estrutura de agregação