一、mapreduce是根據map函數里調用的emit函數的第一個參數來進行分組的
Map-Reduce是一種計算模型，簡單的說就是將大批量的工作（數據）分解（MAP）執行，然后再將結果合并成最終結果（REDUCE）。
使用 MapReduce 要實現兩個函數 Map 函數和 Reduce 函數, Map 函數調用 emit(key, value), 遍歷 collection 中所有的記錄, 將key 與 value 傳遞給 Reduce 函數進行處理。Map 函數必須調用 emit(key, value) 返回鍵值對。
參數說明:
1. map ：映射函數 (生成鍵值對序列,作為 reduce 函數參數)。
2. reduce 統計函數，reduce函數的任務就是將key- values變成key-value，也就是把values數組變成一個單一的值value。
3. out 統計結果存放集合 (不指定則使用臨時集合,在客戶端斷開后自動刪除)。
4. query 一個篩選條件，只有滿足條件的文檔才會調用map函數。（query。limit，sort可以隨意組合）
5. sort 和limit結合的sort排序參數（也是在發往map函數前給文檔排序），可以優化分組機制
6. limit 發往map函數的文檔數量的上限（要是沒有limit，單獨使用sort的用處不大）
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//測試數據準備db.user.drop();for(var i=10; i< 100; i++) { db.user.insert({ name:"user" + i, age : Math.floor(Math.random()*10)+ 20, sex : Math.floor(Math.random()*3)%2 ==0 ? 'M' : 'F', chinese : Math.floor(Math.random()*50)+50, math : Math.floor(Math.random()*50)+50, english : Math.floor(Math.random()*50)+50, class : "C" + i%5 })}// runCommand運行方式db.sales.runCommand({ mapreduce: "user", map: function(){ if(this.class == "C1") { emit(this.age, this.age); } }, reduce: function(key,values){ var maxValue = Max(key, values); return maxValue; }, { out: {inline: 1}, query : "", sort: "", limit: "", }})db.user.mapReduce( // 映射函數，里面會調用emit(key,value)，集合會按照你指定的key進行映射分組。 function(){ // 按照emit函數的第一個參數進行分組 // 第二個參數的值會傳遞給reduce emit(this.age, this); }, // 簡化函數，會對map分組后的數據進行分組簡化 // 在reduce(key,value)中的key就是emit中的key, vlaues為emit分組后的emit(value)的集合 function(key, values){ var maxValue = Math.max(key, values); return maxValue; }, // 可選參數 { query: {sex: "F"}, out: "result", sort : {}, limit : 0 }) |
執行結果：
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{ "result" : "result", // 存放的集合名 "timeMillis" : 23, "counts" : { "input" : 29, // 傳入文檔的個數 "emit" : 29, // 此函數被調用的次數 "reduce" : 6, // 此函數被調用的次數 "output" : 8 // 最后返回文檔的個數 }, "ok" : 1} |
查看返回的結果：
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db.result.find() |
