map

英 [mæp]   美 [mæp]  

n.地图,天体图;类似地图的事物;〈美俚〉脸,面孔;(染色体上基因排列的)遗传图

vt.绘制(一地区等的)地图;勘查;详细规划;[遗传学]比对

reduce

英 [rɪˈdju:s]   美 [rɪˈdu:s]  

vt.减少;缩小;使还原;使变弱

vi.减少;节食;蒸发;(液体)浓缩变稠

MongoDB Map Reduce函数 语法

作用:Map-Reduce是一种计算模型,简单的说就是将大批量的工作(数据)分解(MAP)执行,然后再将结果合并成最终结果(REDUCE)。MongoDB提供的Map-Reduce非常灵活,对于大规模数据分析也相当实用。

语法:>db.collection.mapReduce( function() {emit(key,value);},  //map 函数
function(key,values) {return reduceFunction},   //reduce 函数{out: collection,query: document,sort: document,limit: number })使用 MapReduce 要实现两个函数 Map 函数和 Reduce 函数,Map 函数调用 emit(key, value), 遍历 collection 中所有的记录, 将key 与 value 传递给 Reduce 函数进行处理。Map 函数必须调用 emit(key, value) 返回键值对。

参数:map :映射函数 (生成键值对序列,作为 reduce 函数参数)。reduce 统计函数,reduce函数的任务就是将key-values变成key-value,也就是把values数组变成一个单一的值value。。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)。query 一个筛选条件,只有满足条件的文档才会调用map函数。(query。limit,sort可以随意组合)sort 和limit结合的sort排序参数(也是在发往map函数前给文档排序),可以优化分组机制limit 发往map函数的文档数量的上限(要是没有limit,单独使用sort的用处不大)

MongoDB Map Reduce函数 示例

rree