這篇文章主要介紹了MongoDB學習筆記之MapReduce使用示例,本文直接給出實例代碼,需要的朋友可以參考下

一、mapreduce是根據map函數里調用的emit函數的第一個參數來進行分組的

Map-Reduce是一種計算模型，簡單的說就是將大批量的工作(數據)分解(MAP)執行，然后再將結果合并成最終結果(REDUCE)。

使用 MapReduce 要實現兩個函數 Map 函數和 Reduce 函數, Map 函數調用 emit(key, value), 遍歷 collection 中所有的記錄, 將key 與 value 傳遞給 Reduce 函數進行處理。Map 函數必須調用 emit(key, value) 返回鍵值對。

參數說明:

1. map ：映射函數 (生成鍵值對序列,作為 reduce 函數參數)。

2. reduce 統計函數，reduce函數的任務就是將key- values變成key-value，也就是把values數組變成一個單一的值value。

3. out 統計結果存放集合 (不指定則使用臨時集合,在客戶端斷開后自動刪除)。

4. query 一個篩選條件，只有滿足條件的文檔才會調用map函數。(query。limit，sort可以隨意組合)

5. sort 和limit結合的sort排序參數(也是在發往map函數前給文檔排序)，可以優化分組機制

6. limit 發往map函數的文檔數量的上限(要是沒有limit，單獨使用sort的用處不大)

1. //測試數據準備 
2. db.user.drop(); 
3.  
4. for(var i=10; i< 100; i++) { 
5. db.user.insert({ 
6. name:"user" + i,  
7. age : Math.floor(Math.random()*10)+ 20,  
8. sex : Math.floor(Math.random()*3)%2 ==0 ? 'M' : 'F', 
9. chinese : Math.floor(Math.random()*50)+50, 
10. math : Math.floor(Math.random()*50)+50, 
11. english : Math.floor(Math.random()*50)+50, 
12. class : "C" + i%5 
13. }) 
14. } 
15.  
16.  
17. // runCommand運行方式 
18. db.sales.runCommand({ 
19. mapreduce: "user", 
20.  
21. map: function(){ 
22. if(this.class == "C1") { 
23. emit(this.age, this.age); 
24. } 
25. }, 
26.  
27. reduce: function(key,values){ 
28. var maxValue = Max(key, values); 
29. return maxValue; 
30. }, 
31.  
32. { 
33. out: {inline: 1}, 
34. query : "", 
35. sort: "", 
36. limit: "", 
37. } 
38. }) 
39.  
40.  
41. db.user.mapReduce( 
42. // 映射函數，里面會調用emit(key,value)，集合會按照你指定的key進行映射分組。 
43. function(){ 
44. // 按照emit函數的第一個參數進行分組 
45. // 第二個參數的值會傳遞給reduce 
46. emit(this.age, this);  
47. }, 
48.  
49. // 簡化函數，會對map分組后的數據進行分組簡化 
50. // 在reduce(key,value)中的key就是emit中的key, vlaues為emit分組后的emit(value)的集合 
51. function(key, values){ 
52. var maxValue = Math.max(key, values); 
53. return maxValue; 
54. }, 
55.  
56. // 可選參數 
57. { 
58. query: {sex: "F"}, 
59. out: "result", 
60. sort : {}, 
61. limit : 0 
62. } 
63. ) 

執行結果：

1. { 
2. "result" : "result", // 存放的集合名 
3. "timeMillis" : 23, 
4. "counts" : { 
5. "input" : 29, // 傳入文檔的個數 
6. "emit" : 29, // 此函數被調用的次數 
7. "reduce" : 6, // 此函數被調用的次數 
8. "output" : 8 // 最后返回文檔的個數 
9. }, 
10. "ok" : 1 
11. } 

查看返回的結果：

1. db.result.find()