MongoDB MapReduce學習筆記

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MapReduce應該算是MongoDB操作中比較複雜的了，自己開始理解的時候還是動了動腦子的，所以記錄在此！

命令文法：詳細看

db.runCommand(  { mapreduce : 字串，集合名,    map : 函數,見下文    reduce : 函數，見下文    [, query : 文檔，發往map函數前先給過渡文檔]    [, sort : 文檔，發往map函數前先給文檔排序]    [, limit : 整數，發往map函數的文檔數量上限]    [, out : 字串，統計結果儲存的集合]    [, keeptemp: 布爾值，連結關閉時臨時結果集合是否儲存]    [, finalize : 函數，將reduce的結果送給這個函數，做最後的處理]    [, scope : 文檔,js代碼中要用到的變數]    [, jsMode : 布爾值，是否減少執行過程中BSON和JS的轉換，預設true] //註：false時 BSON-->JS-->map-->BSON-->JS-->reduce-->BSON,可處理非常大的mapreduce,<br>　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　//true時BSON-->js-->map-->reduce-->BSON    [, verbose : 布爾值，是否產生更加詳細的伺服器日誌，預設true]  } );

測試資料:

現在我要統計同一age的name,也就是像如下的結果：

{age:0,names:["name_6","name_12","name_18"]}{age:1,names:["name_1","name_7","name_13","name_19"]}......

第一步是寫映射（Map）函數,可以簡單的理解成分組吧~

var m=function(){    emit(this.age,this.name);}

emit的第一個參數是key，就是分組的依據，這是自然是age了，後一個是value，可以是要統計的資料，下面會說明，value可以是JSON對象。

這樣m就會把送過來的資料根據key分組了，可以想象成如下結構：

第一組{key:0,values: ["name_6","name_12","name_18"]第二組{key:1,values: ["name_1","name_7","name_13","name_19"]......

組中的key其實就是age的值了，values是個數組，數組內的成員都有相同的age!!。

第二步就是簡化了，編寫reduce函數：

var r=function(key,values){    var ret={age:key,names:values};    return ret;}

reduce函數會處理每一個分組，參數也正好是我們想像分組裡的key和values。

這裡reduce函數只是簡單的把key和values封裝了一下，因為不用怎麼處理就是我們想要的結果了，然後返回一個對象。對象結構正好和我們想象的相符！：

{age:對應的age，names:[名字1，名字2..]}

最後，還可以編寫finalize函數對reduce的傳回值做最後處理：

var f=function(key,rval){    if(key==0){        rval.msg="a new life,baby!";    }    return rval}

這裡的key還是上面的key，也就是還是age,rval是reduce的傳回值，所以rval的一個執行個體如：{age:0,names:["name_6","name_12","name_18"]},

這裡判斷 key 是不是 0 ,如果是而在 rval 對象上加 msg 屬性，顯然也可以判斷 rval.age==0,因為 key 和 rval.age 是相等的嘛！！

這裡其他的選項就不說了，一看就知道。

運行：

db.runCommand({    mapreduce:"t",    map:m,    reduce:r,    finalize:f,    out:"t_age_names"    })

結果匯入到 t_age_names 集合中，查詢出來正是我想要的結果，看一下文檔的結構，不難發現，_id 就是 key，value 就是處理後的傳回值。

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