MongDB的MapReduce相当于MySQL中的group by，所以在MongoDB上使用Map/Reduce进行并行统计很容易。 使用MapReduce要实现两个函数Map函数和Reduce函数，Map函数调用emit(key,value),遍历collection中的所有记录，将key和value传递给Reduce函数进行处理。Map函
MongDB的MapReduce相当于MySQL中的“group by”，所以在MongoDB上使用Map/Reduce进行并行“统计”很容易。
使用MapReduce要实现两个函数Map函数和Reduce函数，Map函数调用emit(key,value),遍历collection中的所有记录，将key和value传递给Reduce函数进行处理。Map函数和Reduce函数可以使用JS来实现，可以通过db.runCommand或mapReduce命令来执行一个MapReduce操作。
示例shell
db.runCommand(
{ mapreduce : ,
map : ,
reduce :
[, query : ]
[, sort : ]
[, limit : ]
[, out : ]
[, keeptemp: ]
[, finalize : ]
[, scope :
参数说明:下面我们准备数据以备后面示例所需
> db.students.insert({classid:1, age:14, name:'Tom'})
> db.students.insert({classid:1, age:12, name:'Jacky'})
> db.students.insert({classid:2, age:16, name:'Lily'})
> db.students.insert({classid:2, age:9, name:'Tony'})
> db.students.insert({classid:2, age:19, name:'Harry'})
> db.students.insert({classid:2, age:13, name:'Vincent'})
> db.students.insert({classid:1, age:14, name:'Bill'})
> db.students.insert({classid:2, age:17, name:'Bruce'})
>
现在我们演示如何统计1班和2班的学生数量
Map 函数必须调用 emit(key, value) 返回键值对，使用 this 访问当前待处理的 Document。
这里this一定不能忘了！！！
> m = function() { emit(this.classid, 1) }
function () {
emit(this.classid, 1);
}
>
value 可以使用 JSON Object 传递 (支持多个属性值)。例如:
> r = function(key, values) {
... var x = 0;
... values.forEach(function(v) { x += v });
... return x;
... }
function (key, values) {
var x = 0;
values.forEach(function (v) {x += v;});
return x;
}
>
Reduce 函数对这些 values 进行 "统计" 操作，返回结果可以使用 JSON Object。
结果如下：
> res = db.runCommand({
... mapreduce:"students",
... map:m,
... reduce:r,
... out:"students_res"
... });
{
"result" : "students_res",
"timeMillis" : 1587,
"counts" : {
"input" : 8,
"emit" : 8,
"output" : 2
},
"ok" : 1
}
> db.students_res.find()
{ "_id" : 1, "value" : 3 }
{ "_id" : 2, "value" : 5 }
>
mapReduce() 将结果存储在 "students_res" 表中。
利用 finalize() 我们可以对 reduce() 的结果做进一步处理。
> f = function(key, value) { return {classid:key, count:value}; }
function (key, value) {
return {classid:key, count:value};
}
>
我们再重新计算一次，看看返回的结果:
> res = db.runCommand({
... mapreduce:"students",
... map:m,
... reduce:r,
... out:"students_res",
... finalize:f
... });
{
"result" : "students_res",
"timeMillis" : 804,
"counts" : {
"input" : 8,
"emit" : 8,
"output" : 2
},
"ok" : 1
}
> db.students_res.find()
{ "_id" : 1, "value" : { "classid" : 1, "count" : 3 } }
{ "_id" : 2, "value" : { "classid" : 2, "count" : 5 } }
>
列名变与 “classid”和”count”了，这样的列表更容易理解。
我们还可以添加更多的控制细节。
> res = db.runCommand({
... mapreduce:"students",
... map:m,
... reduce:r,
... out:"students_res",
... finalize:f,
... query:{age:{$lt:10}}
... });
{
"result" : "students_res",
"timeMillis" : 358,
"counts" : {
"input" : 1,
"emit" : 1,
"output" : 1
},
"ok" : 1
}
> db.students_res.find();
{ "_id" : 2, "value" : { "classid" : 2, "count" : 1 } }
>
可以看到先进行了过滤，只取age<10 的数据，然后再进行统计，所以就没有1 班的统计数据了。
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