MongoDB 学习笔记—MapReduce

最新推荐文章于 2025-09-10 10:06:31 发布

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文章标签：大数据数据库 javascript ViewUI

原文链接：http://www.cnblogs.com/ideas/archive/2011/03/28/1997727.html

本文介绍了MongoDB中MapReduce的基本工作流程，包括查询集合、使用map函数处理数据、执行reduce函数进行聚合处理以及最终输出结果。通过示例展示了如何实现简单的数据聚合任务。

db.runCommand(
 { mapreduce : <collection>,
   map : <mapfunction>,
   reduce : <reducefunction>
   [, query : <query filter object>]
   [, sort : <sort the query.  useful for optimization>]
   [, 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]  }
);

　　这两天小小的学习了一下MongoDB，关于MapReduce的介绍就不再多说，可以参考官方文档：http://www.mongodb.org/display/DOCS/MapReduce，使用示例可以看这里：https://github.com/mongodb/mongo/blob/master/jstests/mr5.js，这里仅从个人理解角度对MapReduce的工作步骤做个简单记录：

对collection进行查询。
对查询结果使用map函数进行处理，在map方法中至少要调用一次内置函数emit，该函数需要两个参数。第一个是参数key，可以理解为关系数据库查询中的group by的字段，第二个是参数是value，也就是要进行聚合操作的字段。emit的作用是根据key，把value组合为一个数组，为reduce提供输入参数值。

例：

m = function(){
	if (this.userid==123){
		emit(this.userid, this.money)
	}
}

执行reduce处理，reduce需要两个参数，第一个参数是key，第二个参数是value数组，也就是上一步中产生的结果。在这个函数里进行聚合处理，并返回处理后的对象。

例：

r = function(key, values){
	var sum = 0;
	for (var i = 0; i < values.length; i ++)
	{
		sum += values[i];
	}
	return {userid : key, sum : sum};
}

对上一步的结果进行finalize处理。把结果输出到out指定的目标。（v1.7以上版本可以指定out:{inline : 1} 直接返回结果集）

db.users.mapReduce(m, r, {out : {inline : 1}})

转载于:https://www.cnblogs.com/ideas/archive/2011/03/28/1997727.html