在 Oracle 数据库中实现 MapReduce
在程序员开发并行程序时，Map-Reduce模式正变得流行起来。这些map-reduce程序通常来并行处理大量数据。本文来演示如何在Oracle数据库上，通过使用Parallel Pipelined Table函数及并行操作，来实现Map-Reduce程序。（译者注：table()是oracle中一个函数，可以把定义为Pipelined的function的返回结果进行SQL查询）
原理：
Pipelined Table函数是在Oracle 9i引入的，作为能在数据流中嵌入过程逻辑代码方法。从逻辑上说，一个Table函数是可以出现在from子句中，该函数就像数据表一样的返回多行数据。Table函数同样也可以接收多行数据做为输入参数。大多数情况下，Pipelined Table函数可以嵌入到一个数据流中，它让数据“流”进SQL语句中，从而避免增加一个物理层（直译：具体化的中介）。再次说明，Pipelined Table函数是可以并行处理的。
为了并行Table函数，开发人员必须指定指定一个键对输入数据进行重定位。Table函数可以直接在PL/SQL, Java, and 中实现，你可以查到关于Table函数的更多信息、例子以及上面提到的那些功能，网址是：http://download.oracle.com/docs/cd/B10501_01/appdev.920/a96624/08_subs.htm#19677
在多个发行版中，Pipelined Table函数已经被用户使用，并成为Oracle可扩展基础功能的一个核心部分。无论是外部用户，还是Oracle的开发部门，Table函数成为一个有效的、简单的扩充数据库核心功能的方法。
类似Table函数的功能已经在Oracle内使用，并且是Oracle Spatial 和Oracle Warehouse Builder许多特色功能的实现方式。Oracle Spatial（空间数据处理系统）使用它涉及spatial joins 和许多 spatial data的数据挖掘的操作。Oracle Warehouse Builder让让用户使用Table 函数对数据流进行并行处理的逻辑，比如Match-Merge 算法和其它逐行计算的算法。
手把手的例子
所有的例子都在omr.sql文件中。
为了说明并行的使用方法以及用Pipelined Table函数在Oracle数据库内写一个Map-Reduce算法， 我们实现一个最经典的map-reduce例子--单词计数。单词计数是实现返回一组文档中所有不重复单词出现的个数的程序，也可以说是查询单词出现频率功能。
示例代码是用PL/SQL实现，但如前所说，Oracle允许你选择其它语言来实现这个过程逻辑。
1、配置环境
我们将在一组文档中查找，这些文档可以是数据库之外的文件中，也可以保存在Secure Files/CLOB的数据库内的列中。在我们这个存文档的表也相当于一个文件系统。
在本例中，我们将在数据库内创建一个表，用下面的声明：
CREATE TABLE documents (a CLOB)
LOB(a) STORE AS SECUREFILE(TABLESPACE sysaux);
该表的每一行都对应一个文档，我们在用下面的语句，这个表中插入三个简单的文档：
INSERT INTO documents VALUES ('abc def');
INSERT INTO documents VALUES ('def ghi');
INSERT INTO documents VALUES ('ghi jkl');
commit;
map代码和reduce代码都将包含在一个包中，保持代码的整洁。为了展示这些步骤，我将把这些代码段从包中拿出来，在下面各小节展示。在实际的包中，还必须要定义几个types。所有代码均在Oracle Database 11g (11.1.0.6)测试通过。
2、创建Mapper and the Reducer
首先我们要创建一个普通的map函数来给文档做标记。记住，我们不是要展示这个map函数有多么好，而是要表达这在数据库工作的原理。这个map函数非常基本，其它地方也可能有更好的实现。
你可以使用数据库的聚合引擎及仅map函数来得到最终结果。一个请求和结果看起来是： SQL完成聚合操作，不需要reducer的函数。
当然，你也可以写自己的聚合的Table函数来计算单词的出现次数。如果你不用oracle的聚合引擎的话，你必须自己来写map-reduce的程序。这个聚合Table函数就相当于map-reduce中的reducer部分。
Table函数要求输入必须按单词分组，需要将数据排序（用oracle 执行引擎的sort)或单词分簇。我们展示一个简单的记数程序在本文中。
第3步 ，数据库中进行map-reduce
当你写完mapper and the reducer后，你就可以在数据库中进行map-reduce.执行一个包含Table函数的请求，就能对外部文档进行并行的按照map-reduce的代码执行。
总结
Oracle Table函数是经得起验证的技术，并在Oracle的内外广泛使用的扩展Oracle11g的技术。
Oracle Table函数是稳定并可扩展的方法，在Oracle数据库内实现Map-Reduce，并且能够利用Oracle并行执行框架的扩展性。在SQL中利用它，能让数据库开发人员用自己熟悉的环境和语言，为他们提供一个有效的、简单的机制去实现Map-Reduce方法。
你可以下载orm.sql,没有什么特殊的权限需求。
附：orm.sql代码
CREATE TABLE documents (a CLOB)
LOB(a) STORE AS SECUREFILE(TABLESPACE sysaux);
INSERT INTO documents VALUES ('abc def');
INSERT INTO documents VALUES ('def ghi');
INSERT INTO documents VALUES ('ghi jkl');
commit;
create or replace
package oracle_map_reduce is
type word_t is record (word varchar2(4000));
type words_t is table of word_t;
type word_cur_t is ref cursor return word_t;
type wordcnt_t is record (word varchar2(4000), count number);
type wordcnts_t is table of wordcnt_t;
function mapper(doc in sys_refcursor, sep in varchar2) return words_t
pipelined parallel_enable (partition doc by any);
function reducer(in_cur in word_cur_t) return wordcnts_t
pipelined parallel_enable (partition in_cur by hash(word))
cluster in_cur by (word);
end;
/
create or replace
package body oracle_map_reduce is
--
-- The mapper is a simple tokenizer that tokenizes the input documents
-- and emits individual words
--
function mapper(doc in sys_refcursor, sep in varchar2) return words_t
pipelined parallel_enable (partition doc by any)
is
document clob;
istart number;
pos number;
len number;
word_rec word_t;
begin
-- for every document
loop
fetch doc into document;
exit when doc%notfound;
istart := 1;
len := length(document);
-- For every word within a document
while (istart <= len) loop
pos := instr(document, sep, istart);
if (pos = 0) then
word_rec.word := substr(document, istart);
pipe row (word_rec);
istart := len + 1;
else
word_rec.word := substr(document, istart, pos - istart);
pipe row (word_rec);
istart := pos + 1;
end if;
end loop; -- end loop for a single document
end loop; -- end loop for all documents
return;
end mapper;
--
-- The reducer emits words and the number of times they're seen
--
function reducer(in_cur in word_cur_t) return wordcnts_t
pipelined parallel_enable (partition in_cur by hash(word))
cluster in_cur by (word)
is
word_count wordcnt_t;
next varchar2(4000);
begin
word_count.count := 0;
loop
fetch in_cur into next;
exit when in_cur%notfound;
if (word_count.word is null) then
word_count.word := next;
word_count.count := word_count.count + 1;
elsif (next <> word_count.word) then
pipe row (word_count);
word_count.word := next;
word_count.count := 1;
else
word_count.count := word_count.count + 1;
end if;
end loop;
if word_count.count <> 0 then
pipe row (word_count);
end if;
return;
end reducer;
end;
/
-- Select statements
select word, count(*)
from (
select value(map_result).word word
from table(oracle_map_reduce.mapper(cursor(select a from documents), ' ')) map_result)
group by (word);
select *
from table(oracle_map_reduce.reducer(
cursor(select value(map_result).word word
from table(oracle_map_reduce.mapper(
cursor(select a from documents), ' ')) map_result)));