MongoDB Mapreduce详细操作总结

在做聚合运算的时候，Map-reduce是个不错的选择；
顾名思义：Map-reduce主要通过实现Map函数与reduce函数来完成聚合操作,函数通过javascript代码来定义；

• 命令方式

db.collection.mapReduce(
    map,    //map函数（生成键值对序列,作为 reduce 函数参数）
    reduce, //reduce函数
    {
        <out>,    //存放输出结果的集合，不写使用临时集合
        <query>, //筛选条件，符合条件才会进入map
        <sort>,   //排序
        <limit>,  //限制条数
        <finalize>, 
        <scope>, 
        <jsMode>, 
        <verbose>
    }
)

下面通过一个具体的例子，来分析Map-reduce的运行机制

consume集合中记录着用户每天的消费金额，其中字段分别为：
<user_id>用户标示，<price>用户消费金额，<date>消费日期

consume集合信息

• 计算每个用户2016-06-01这天的消费金额

db.consume.mapReduce(
    function(){ emit( this.user_id,this.price ) },
    function(key,values){ 
      var total = 0 ;
      for(var i=0;i<values.length;i++){
        total += values[i];
      }
       return total;
    },//end reduce function
    {
        query:{"date":"2016-06-01"}
    }
)

上文中的例子主要逻辑是，将集合中的文档按user_id分组，得到以user_id为key的数组，形成key－values的映射关系，再将key－values的映射关系做为参数，放入reduce函数，reduce函数，迭代values数组，将values数据内的消费金额叠加，返回total总值；

文字描述太绕，请看下图：

Map-reduce原理图

理解原理后，咱们就可以随意组合聚合啦～

• 将consume集合内的数据按照每天每个客户汇总金额

var mapfunction = function(){
    emit( {this.date, this.user_id}，this.price} )
}

var reducefunction = function(key,values){ 
      var total = 0 ;
      for(var i=0;i<values.length;i++){
        total += values[i];
      }
      return total;
 }

db.consume.mapReduce(
    mapfunction,
    reducefunction
)