mongodb的常用操作(三)

wxsheng

　　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;
       }
    };