MongoDB MapReduce

使用MapReduce要实现两个函数Map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。

MapReduce的基本语法和参数说明：

db.runCommand(
{
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,
[, query : 文档，发往map函数前先给过渡文档]
[, sort : 文档，发往map函数前先给文档排序]
[, limit : 整数，发往map函数的文档数量上限]
[, out : 字符串，统计结果保存的集合]
[, keeptemp: 布尔值，链接关闭时临时结果集合是否保存]
[, finalize : 函数，将reduce的结果送给这个函数，做最后的处理]
[, scope : 文档,向map、reduce、finalize导入外部变量]
[, jsMode : 布尔值，是否减少执行过程中BSON和JS的转换，默认true]
//注: false时 BSON-->JS-->map-->BSON-->JS-->reduce-->BSON,可处理非常大的mapreduce
true时 BSON-->js-->map-->reduce-->BSON
[, verbose : 布尔值，是否产生更加详细的服务器日志，默认true]
}
);

MapReduce操作后返回的文档包含很多与操作有关的元信息：

> db.runCommand({
    "mapreduce": "test",
    "map": m,
    "reduce": r,
    "out":{inline:1} // 1.8版本以上需要指明out选项，该行指定输出结果在控制台
});
{
   "result": "tmp.mr.mapreduce_12723563222_1", // 存放MapReduce结果的集合名，这是个临时集合，MapReduce的连接关闭后它会被自动删除。
   "timeMillis": 12, // 操作花费的时间，单位：毫秒
   "counts": {       // 用于调试信息
      "input": 6,    // 发送到map函数的文档个数
      "emit": 14,    // 在map函数中emit被调用的次数
      "reduce": 5,   // reduce函数执行次数
      "output": 5    // 结果集合中的文档数量
   },
   "ok": true
}

一个简单易懂的示例
社区中的MapReduce示例