MapReduce统计

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 中所有的记录, 将key 与 value 传递给 Reduce 函数进行处理。
Map函数和Reduce函数可以使用 JavaScript 来实现,可以通过 db.runCommand 或 mapReduce 命令来执行一个MapReduce 的操作:

参数说明:
mapreduce: 要操作的目标集合。

map: 映射函数 (生成键值对序列,作为 reduce 函数参数)。

reduce: 统计函数。

out: 统计结果存放集合 (不指定则使用临时集合,在客户端断开后自动删除)。

query: 目标记录过滤

sort: 目标记录排序。

limit: 限制目标记录数量。

finalize: 最终处理函数 (对 reduce 返回结果进行最终整理后存入结果集合)

scope: 向 map、reduce、finalize 导入外部变量。

jsMode: 是否转换Bson格式在map和reduce执行间

verbose: 显示详细的时间统计信息。

下面我们来搞一个例子吧：

准备一些数据：

接下来我们演示如何统计各个班的学生数量

Map:

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。

value 可以使用 JSON Object 传递 (支持多个属性值)。

例如：emit(this.classid, {count:1})
Reduce:

Reduce 函数接收的参数类似 Group 效果,将 Map 返回的键值序列组合成 { key, [value1,
value2, value3, value...] } 传递给 reduce。

Reduce 函数对这些 values 进行 "统计" 操作,返回结果可以使用 JSON Object。

Result:

mapReduce() 将结果存储在 "students_res" 表中。

Finalize:

利用 finalize() 我们可以对 reduce() 的结果做进一步处理。

我们再重新计算一次，看看结果：

Options:

我们还可以添加更多的控制细节。

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 age=9 的数
据了。

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