MongoDB 学习笔记五 MapReduce

runCommand语法：

db.runCommand({
mapreduce:<collection>,
map:<mapfunction>,
reduce:<reducefunction>,
[,query:<query filter object>]
[,sort:<sorts the input objects using this key.Useful for optimization,like sorting by the emit key for fewer reduces>]
[,limit:<number of objects to return from collection>]
[,out:<see output options below>]
[,keeptemp:<true|false>]
[,finalize:<finalizefunction>]
[,scope:<object where fields go into javascript global scope>]
[,verbose:true]
});

也可以这样写

db.collectionname.mapReduce(mapfunction,reducefunction,{mout:outcollection});

说明：

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：目标记录过滤

Sort：目标记录排序

Limit：限制目标记录数量

Out：统计结果存放集合（不指定使用临时集合，在客户端断开后自动删除）

Keeptemp：是否保留临时集合

Finalize：最终处理函数（对reduce返回结果进行最终整理后存入结果集合）

Scope：向map、reduce、finalize导入外部变量

Verbose：显示详细的时间统计信息。

处理顺序

查询指定Collection

调用 map 对结果集进行mapper处理

执行finalize方法处理

最终结果集输出到临时Collection中

断开连接，临时Collection删除或保留。

map 文档输入

function(){emit(分组条件key，需要统计的对象value);}
分组条件key会对应最终结果集里的_id主键。

reduce 统计函数

典型的reduce函数：

function(key,values){
//key对应map里的key,values是同一个key对应的map里 value的数组。
//可以这样遍历values values.forEach(function(){});
var ret={age:key,names:values};
return ret;
}

finalize 最终处理

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