mongodb的常用操作(三)
继续mongodb的学习和总结：11.mongodb的mapreduce功能
mapreduce可以说是mongodb的一个很强大的功能,可以实现复杂的运算和统计，做一个简要的总结:
假设有user集合，内容如下：
> db.user.find()
{ "_id" : ObjectId("52ab35d281181f85326409da"), "uname" : "jiangwang", "pwd" : 123456, "age" : 111 }
{ "_id" : ObjectId("52ab35d281181f85326409db"), "uname" : "jiangwang", "pwd" : 123456, "age" : 111 }
{ "_id" : ObjectId("52ab35d281181f85326409dc"), "uname" : "jiangwang", "pwd" : 123456, "age" : 111 }
{ "_id" : ObjectId("52ab35d281181f85326409dd"), "uname" : "jiangwang", "pwd" : 123456, "age" : 111 }
{ "_id" : ObjectId("52ab35d281181f85326409de"), "uname" : "jiangwang", "pwd" : 123456, "age" : 111 }
{ "_id" : ObjectId("52ab35d281181f85326409df"), "uname" : "jiangwang", "pwd" : 123456, "age" : 111 }
{ "_id" : ObjectId("52ab35d281181f85326409e0"), "uname" : "jiangwang", "pwd" : 123456, "age" : 111 }
{ "_id" : ObjectId("52ab35d281181f85326409e1"), "uname" : "jiangwang", "pwd" : 123456, "age" : 111 }
{ "_id" : ObjectId("52ab35d281181f85326409e2"), "uname" : "jiangwang", "pwd" : 123456, "age" : 111 }
{ "_id" : ObjectId("52ab35d281181f85326409e3"), "uname" : "jiangwang", "pwd" : 123456, "age" : 111 }
{ "_id" : ObjectId("52ac600d430cfd3d522c6b30"), "uname" : "jiang", "pwd" : "hello", "age" : 24 }
mapreduce的功能就是，通过map分组得到列表，然后通过reduce对map的列表进行计算，得到最终的结果
mapreduce分两部分，map和reduce。
map函数的定义为Map(k1,v1) → list(k2,v2)
reduce函数的定义Reduce(k2, list(v2)) → list(v3)
map运算后得到一个列表，reduce将列表转换为另外一种形式的列表
MapReduce 的操作：
db.runCommand(
{
mapreduce : ,
map : ,
reduce :
[, query : ]
[, sort : ]
[, limit : ]
[, out : ]
[, keeptemp: ]
[, finalize : ]
[, scope : ]
[, verbose : true]
}
);
参数说明:
mapreduce: 要操作的目标集合名字。
map: 映射函数 (生成键值对序列，作为 reduce 函数参数)。
reduce: 统计函数。
query: 目标记录过滤。
sort: 目标记录排序。
limit: 限制目标记录数量。
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)。
keeptemp: 是否保留临时集合。
finalize: 最终处理函数 (对 reduce 返回结果进行最终整理后存入结果集合)。
scope: 向 map、reduce、finalize 导入外部变量。
verbose: 显示详细的时间统计信息。
[]中为可选参数
例如，需要计算出user表中的相同姓名的年龄的总和，并且根据姓名和年领分组:
db.runCommand({
mapreduce:"user",
map:function(){
emit({key0:this.uname,key1:this.age},this.age);
},
reduce:function(key,values){
var total = 0;
for(var i = 0; i < values.length; i++){
total += values;
}
return total;
},
out:"user_groupbyname"
});
将分组结果输出到user_groupbyname集合中，db.user_groupbyname.find()结果如下:
{ "_id" : { "key0" : "hello" , "key1" : 24 }, "value" : 24 }
{ "_id" : { "key0" : "jiang" , "key1" : 24 }, "value" : 24 }
{ "_id" : { "key0" : "jiangwang", "key1" : 111 }, "value" : 1110 }
当然为了简洁，js可以用变量存储函数：
var m = function(){
emit({key0:this.uname,key1:this.age},this.age);
};
var r = function(key,values){
var total = 0;
for(var i = 0; i < values.length; i++){
total += values;
}
return total;
};
db.runCommand({
mapreduce:"user",
map:m,
reduce:r,
out:"user_groupbyname"
});
在第10部分学习过mongodb的存储过程，其实就是函数，那么这里就可以将函数写到system.js集合中，通过db.eval()调用
db.system.js.save({_id:'m',value:function(){
emit({key0:this.uname,key1:this.age},this.age);
}});
db.system.js.save({_id:'r',value:function(key,values){
var total = 0;
for(var i = 0; i < values.length; i++){
total += values;
}
return total;
}});
调用方式如下:
db.runCommand({
mapreduce:"user",
map:db.eval("m"),
reduce:db.eval("r"),
out:"user_groupbyname"
});
以上三种方式写mapreduce结果都一样.
另外，在使用map和reduce根据具体的需求，可以灵活改变这两个函数，实现不同的功能。
例如需要统计名字相同的人的年龄的平均值，那么reduce函数改成求平均值：
var r = function(key,values){
var total = 0;
for(var i = 0; i < values.length; i++){
total += values;
}
if(values.length != 0){
return total/values.length;
}
else{
return 0;
}
};
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