Map Eeduce

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。

>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

下面这里我们插入数据

>db.posts.insert({
   "post_text": "菜鸟教程，最全的技术文档。",
   "user_name": "mark",
   "status":"active"
})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
>db.posts.insert({
   "post_text": "菜鸟教程，最全的技术文档。",
   "user_name": "mark",
   "status":"active"
})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
>db.posts.insert({
   "post_text": "菜鸟教程，最全的技术文档。",
   "user_name": "mark",
   "status":"active"
})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
>db.posts.insert({
   "post_text": "菜鸟教程，最全的技术文档。",
   "user_name": "mark",
   "status":"active"
})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
>db.posts.insert({
   "post_text": "菜鸟教程，最全的技术文档。",
   "user_name": "mark",
   "status":"disabled"
})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
>db.posts.insert({
   "post_text": "菜鸟教程，最全的技术文档。",
   "user_name": "runoob",
   "status":"disabled"
})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
>db.posts.insert({
   "post_text": "菜鸟教程，最全的技术文档。",
   "user_name": "runoob",
   "status":"disabled"
})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
>db.posts.insert({
   "post_text": "菜鸟教程，最全的技术文档。",
   "user_name": "runoob",
   "status":"active"
})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })

现在，我们将在 posts 集合中使用 mapReduce 函数来选取已发布的文章(status:”active”)，并通过user_name分组，计算每个用户的文章数：

>db.posts.mapReduce( 
   function() { emit(this.user_name,1); }, 
   function(key, values) {return Array.sum(values)}, 
      {  
         query:{status:"active"},  
         out:"post_total" 
      }
)

以上 mapReduce 输出结果为：

{
	"result" : "post_total",
	"timeMillis" : 23,
	"counts" : {
		"input" : 5,
		"emit" : 5,
		"reduce" : 1,
		"output" : 2
	},
	"ok" : 1
}