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本篇文章为大家展示了 MapReduce 怎么在 MongoDB 中使用，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
string map = @
function() {
var view = this;
emit(view.activity, {pv: 1});
string reduce = @
function(key, values) {var result = {pv: 0};
values.forEach(function(value){
result.pv += value.pv;
return result;
string finalize = @
function(key, value){return value;}mapReduce
MongoDB 中的 MapReduce 可以用来实现更复杂的聚合命令，使用 MapReduce 主要实现两个函数：map 函数和 reduce 函数，map 函数用来生成键值对序列，map 函数的结果作为 reduce 函数的参数，reduce 函数中再做进一步的统计，比如我的数据集如下：
{_id : ObjectId( 59fa71d71fd59c3b2cd908d7), name : 鲁迅 , book : 呐喊 , price : 38.0, publisher : 人民文学出版社 }
{_id : ObjectId( 59fa71d71fd59c3b2cd908d8), name : 曹雪芹 , book : 红楼梦 , price : 22.0, publisher : 人民文学出版社 }
{_id : ObjectId( 59fa71d71fd59c3b2cd908d9), name : 钱钟书 , book : 宋诗选注 , price : 99.0, publisher : 人民文学出版社 }
{_id : ObjectId( 59fa71d71fd59c3b2cd908da), name : 钱钟书 , book : 谈艺录 , price : 66.0, publisher : 三联书店 }
{_id : ObjectId( 59fa71d71fd59c3b2cd908db), name : 鲁迅 , book : 彷徨 , price : 55.0, publisher : 花城出版社 }假如我想查询每位作者所出的书的总价，操作如下：
var map=function(){emit(this.name,this.price)}
var reduce=function(key,value){return Array.sum(value)}
var options={out: totalPrice}
db.sang_books.mapReduce(map,reduce,options);
db.totalPrice.find()emit 函数主要用来实现分组，接收两个参数，第一个参数表示分组的字段，第二个参数表示要统计的数据，reduce 来做具体的数据处理操作，接收两个参数，对应 emit 方法的两个参数，这里使用了 Array 中的 sum 函数对 price 字段进行自加处理，options 中定义了将结果输出的集合，届时我们将在这个集合中去查询数据，默认情况下，这个集合即使在数据库重启后也会保留，并且保留集合中的数据。
查询结果如下：
{
_id : 曹雪芹 ,
value : 22.0
_id : 钱钟书 ,
value : 165.0
_id : 鲁迅 ,
value : 93.0
}再比如我想查询每位作者出了几本书，如下：
var map=function(){emit(this.name,1)}
var reduce=function(key,value){return Array.sum(value)}
var options={out: bookNum}
db.sang_books.mapReduce(map,reduce,options);
db.bookNum.find()查询结果如下：
{
_id : 曹雪芹 ,
value : 1.0
_id : 钱钟书 ,
value : 2.0
_id : 鲁迅 ,
value : 2.0
}将每位作者的书列出来，如下：
var map=function(){emit(this.name,this.book)}
var reduce=function(key,value){return value.join( ,)}
var options={out: books}
db.sang_books.mapReduce(map,reduce,options);
db.books.find()结果如下：
{
_id : 曹雪芹 ,
value : 红楼梦
_id : 钱钟书 ,
value : 宋诗选注, 谈艺录
_id : 鲁迅 ,
value : 呐喊, 彷徨
}比如查询每个人售价在￥40 以上的书：
var map=function(){emit(this.name,this.book)}
var reduce=function(key,value){return value.join( ,)}
var options={query:{price:{$gt:40}},out: books }
db.sang_books.mapReduce(map,reduce,options);
db.books.find()query 表示对查到的集合再进行筛选。
结果如下：
{
_id : 钱钟书 ,
value : 宋诗选注, 谈艺录
_id : 鲁迅 ,
value : 彷徨
}runCommand 实现
我们也可以利用 runCommand 命令来执行 MapReduce。格式如下：
db.runCommand(
{
mapReduce: collection ,
map: function ,
reduce: function ,
finalize: function ,
out: output ,
query: document ,
sort: document ,
limit: number ,
scope: document ,
jsMode: boolean ,
verbose: boolean ,
bypassDocumentValidation: boolean ,
collation: document
}
)含义如下：
参数含义 mapReduce 表示要操作的集合 mapmap 函数 reducereduce 函数 finalize 最终处理函数 out 输出的集合 query 对结果进行过滤 sort 对结果排序 limit 返回的结果数 scope 设置参数值，在这里设置的值在 map、reduce、finalize 函数中可见 jsMode 是否将 map 执行的中间数据由 javascript 对象转换成 BSON 对象，默认为 falseverbose 是否显示详细的时间统计信息 bypassDocumentValidation 是否绕过文档验证 collation 其他一些校对
如下操作，表示执行 MapReduce 操作并对统计的集合限制返回条数，限制返回条数之后再进行统计操作，如下：
var map=function(){emit(this.name,this.book)}
var reduce=function(key,value){return value.join( ,)}
db.runCommand({mapreduce: sang_books ,map,reduce,out: books ,limit:4,verbose:true})
db.books.find()执行结果如下：
{
_id : 曹雪芹 ,
value : 红楼梦
_id : 钱钟书 ,
value : 宋诗选注, 谈艺录
_id : 鲁迅 ,
value : 呐喊
}小伙伴们看到，鲁迅有一本书不见了，就是因为 limit 是先限制集合返回条数，然后再执行统计操作。
finalize 操作表示最终处理函数，如下：
var f1 = function(key,reduceValue){var obj={};obj.author=key;obj.books=reduceValue; return obj}
var map=function(){emit(this.name,this.book)}
var reduce=function(key,value){return value.join( ,)}
db.runCommand({mapreduce: sang_books ,map,reduce,out: books ,finalize:f1})
db.books.find()f1 第一个参数 key 表示 emit 中的第一个参数，第二个参数表示 reduce 的执行结果，我们可以在 f1 中对这个结果进行再处理，结果如下：
{
_id : 曹雪芹 ,
value : {
author : 曹雪芹 ,
books : 红楼梦
}
_id : 钱钟书 ,
value : {
author : 钱钟书 ,
books : 宋诗选注, 谈艺录
}
_id : 鲁迅 ,
value : {
author : 鲁迅 ,
books : 呐喊, 彷徨
}
}scope 则可以用来定义一个在 map、reduce 和 finalize 中都可见的变量，如下：
var f1 = function(key,reduceValue){var obj={};obj.author=key;obj.books=reduceValue;obj.sang=sang; return obj}
var map=function(){emit(this.name,this.book)}
var reduce=function(key,value){return value.join( ,-- +sang+ --,)}
db.runCommand({mapreduce: sang_books ,map,reduce,out: books ,finalize:f1,scope:{sang: haha}})
db.books.find()执行结果如下：
{
_id : 曹雪芹 ,
value : {
author : 曹雪芹 ,
books : 红楼梦 ,
sang : haha
}
_id : 钱钟书 ,
value : {
author : 钱钟书 ,
books : 宋诗选注,--haha--, 谈艺录 ,
sang : haha
}
_id : 鲁迅 ,
value : {
author : 鲁迅 ,
books : 呐喊,--haha--, 彷徨 ,
sang : haha
}
}上述内容就是 MapReduce 怎么在 MongoDB 中使用，你们学到知识或技能了吗？如果还想学到更多技能或者丰富自己的知识储备，欢迎关注丸趣 TV 行业资讯频道。
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