MongoDB Map Reduce
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了MongoDB Map Reduce相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
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）。
MapReduce命令基本语法：
db.collection.mapReduce(
function() {emit(key,value);}, //map 函数
function(key,values) {return reduceFunction}, //reduce 函数
{
out: collection,
query: document,
sort: document,
limit: number
}
)
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:
map：映射函数 (生成键值对序列,作为 reduce 函数参数)。
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。
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)。
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）
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。
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）
使用示例：
db.posts.mapReduce(
function() { emit(this.user_name,1); },
function(key, values) {return Array.sum(values)},
{
query:{status:"active"},
out:"post_total"
}
).find()
以上是关于MongoDB Map Reduce的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章