MongoDB之关于MapReduce的使用方法

一、mapreduce是根据map函数里调用的emit函数的第一个参数来进行分组的

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）。

使用 MapReduce 要实现两个函数 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:
1. map ：映射函数 (生成键值对序列,作为 reduce 函数参数)。
2. 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。
3. 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)。
4. 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）
5. 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
6. 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）

//测试数据准备
db.user.drop();

for(var i=10; i

执行结果：

{
  "result" : "result", // 存放的集合名
  "timeMillis" : 23,
  "counts" : {
    "input" : 29, // 传入文档的个数
    "emit" : 29,  // 此函数被调用的次数
    "reduce" : 6, // 此函数被调用的次数
    "output" : 8  // 最后返回文档的个数
  },
  "ok" : 1
}

查看返回的结果：

db.result.find()

上述文章就是MongoDB之关于MapReduce的使用方法内容了，如果你对这方面的了解还不是很清楚的话，可以来爱站技术频道网站咨询小编，小编一定为你解答。