Node.Js中使用MongoDB中的MapReduce

官网示例参考：http://mongodb.github.com/node-mongodb-native/api-generated/collection.html?highlight=mapreduce#mapReduce

MapReduce是一个编程模型，封装了并行计算、容错、数据分布、负载均衡等细节问题。

MapReduce的功能有点类似于mysql中的group by 。

MapReduce中主要有两个函数map和reduce进行统计，map为reduce提供输入，输入的是key-value集合。

下面我们在数据库中插入如下数据：





nodejs中的代码如图：





得到的结果如下图：





从结果中可以看出对性别为man的，年龄不同的分别进行了统计。

参数说明：

   mapreduce:要操作的目标集合。

   map: 生成键值对序列，作为 reduce函数参数。

   reduce:统计函数。

   query: 一个筛选条件，只有满足条件的行才会加入mapreduce集合，而这个筛选过程是先于整个mapreduce流程而执行的。

   sort: 和query结合的sort排序参数(需要排序的参数必须先建立索引

   limit:限制目标记录数量。

   out: 结果输出的collection的名字 (不指定则使用临时集合，在客户端断开后自动删除。replace、merge、reduce、inline)。参考：http://www.mongodb.org/display/DOCS/MapReduce

   keeptemp: true或false，表明结果输出到的collection是否是临时的，如果为true，则会在客户端连接中断后自动删除，如果你用的是MongoDB的mongo客户端连接，那必须exit后才会删除。如果是脚本执行，脚本退出或调用close会自动删除结果collection。

   finalize: 和map，reduce一样是一个函数，它可以在reduce得出一个结果后再对key和value进行一次计算并返回一个最终结果。

   scope: 设置参数值，在这里设置的值在map，reduce，finalize函数中可见。

   verbose:在执行过程中的调试信息。

如果verbose:true的时候callback返回中多一个stats字段：





输出结果如下：





参数说明：

result：储存结果的collection的名字

input：满足条件的数据行数

emit：emit调用次数，也就是所有集合中的数据总量

ouput：返回结果条数

timeMillis：执行时间，毫秒为单位

ok：是否成功，成功为1

err：如果失败，这里可以有失败原因

上面的replace执行之后会发现数据库中会多出一个输出数据库，如图：