MongoDB学习笔记之MapReduce使用示例

//测试数据准备
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 "C" + i%5
  })
}


// runCommand运行方式
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(
  // 映射函数，里面会调用emit(key,value)，集合会按照你指定的key进行映射分组。
  function(){
    // 按照emit函数的第一个参数进行分组
    // 第二个参数的值会传递给reduce
    emit(this.age, this);  
  },

  // 简化函数，会对map分组后的数据进行分组简化
  // 在reduce(key,value)中的key就是emit中的key, vlaues为emit分组后的emit(value)的集合
  function(key, values){
    var maxValue = Math.max(key, values);
    return maxValue;
  },

  // 可选参数
  {
    query: {sex: "F"},
    out: "result",
    sort : {},
    limit : 0
  }
)

{
  "result" : "result", // 存放的集合名
  "timeMillis" : 23,
  "counts" : {
    "input" : 29, // 传入文档的个数
    "emit" : 29,  // 此函数被调用的次数
    "reduce" : 6, // 此函数被调用的次数
    "output" : 8  // 最后返回文档的个数
  },
  "ok" : 1
}

db.result.find()