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四十四、MongoDB Map Reduce

Map-Reduce 是一种计算模型，简单的说就是将大批量的工作（数据）分解（MAP）执行，然后再将结果合并成最终结果 ( REDUCE )

mapReduce 方法​

语法​

MongoDB mapReduce() 方法语法格式如下

>db.collection.mapReduce(
   function() {emit(key,value);},                  // map 函数
   function(key,values) {return reduceFunction},   // reduce 函数
   {
      out: collection,
      query: document,
      sort: document,
      limit: number
   }

使用mapReduce 方法实现两个函数 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函数必须调用 emit(key, value) 返回键值对

参数说明​

  • map ：映射函数，生成键值对序列，作为 reduce 函数参数
  • reduce 统计函数，reduce 函数的任务就是将key-values变成key-value，也就是把values数组变成一个单一的值value
  • 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 一个筛选条件，只有满足条件的文档才会调用map函数 ( query、limit，sort可以随意组合 )
  • sort 和limit结合的sort排序参数（也是在发往map函数前给文档排序），可以优化分组机制
  • limit 发往map函数的文档数量的上限（要是没有limit，单独使用sort的用处不大）

Map-Reduce 计算模型图示​

在这张图中，在集合 orders 中查找 status:”A” 的数据，并根据 cust_id 来分组，并计算 amount 的总和