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)));