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。

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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: ,
     map: ,
     reduce: ,
     finalize: ,
     out: 
,
     query: ,
     sort: ,
     limit: ,
     scope: ,
     jsMode: ,
     verbose: ,
     bypassDocumentValidation: ,
     collation: 
    }
    )

含义如下：

参数	含义
mapReduce	表示要操作的集合
map	map函数
reduce	reduce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false
verbose	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，欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道。

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