一、mapreduce是根據map函數裡調用的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，然後再將結果合並成最終結果（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,在客戶端斷開後自動刪除)。
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）
//測試數據准備
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，裡面會調用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分組後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分組後的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：
{
"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 // 最後返回文檔的個數
},
"ok" : 1
}
查看返回的結果：
db.result.find()
