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首页 / 数据库 / MySQL / MongoDB中MapReduce的应用

在MongoDB中可以使用MapReduce进行一些复杂的聚合查询Map函数和Reduce函数可以使用JavaScript来实现可以通过db.runCommand或mapReduce命令来执行一个MapReduce的操作：
  1. db.runCommand（
  2. { mapreduce : <collection>,
  3. map : <mapfunction>,
  4. reduce : <reducefunction>
  5. [, query : <query filter object>]
  6. [, sort : <sort the query. useful for optimization>]
  7. [, limit : <number of objects to return from collection>]
  8. [, out : <output-collection name>]
  9. [, keeptemp: <true|false>]
  10. [, finalize : <finalizefunction>]
  11. [, scope : <object where fields go into javascript global scope >]
  12. [, verbose : true]
  13. }
  14. ）;
  15. #或者使用一个包装后的Helper命令
  16. db.collection.mapReduce（mapfunction,reducefunction[,options]）;
如果没有定义out，则它执行后默认生成一个临时的collection，当client连接断开后，该collection会自动被清除一个简单的列子，有一个user_addr的collection，结果如下：
  1. db.user_addr.find（{"Uid":"test@sohu.com"}）
  2. { "_id" : ObjectId（"4bbde0bf600ac3c3cc7245e3"）, "Uid" : "yangsong@sohu.com", "Al" : [
  3. {
  4. "Nn" : "test-1",
  5. "Em" : "test-1@sohu.com",
  6. },
  7. {
  8. "Nn" : "test-2",
  9. "Em" : "test-2@sohu.com",
  10. },
  11. {
  12. "Nn" : "test-3",
  13. "Em" : "test-3@sohu.com",
  14. }
  15. ] }
存储了一个用户（Uid）对应的联系人信息（Al），现在要查询每个Em联系人对应的数目，则建立如下的MapReduce
  1. m=function （） {
  2. for （index in this.Al） {
  3. emit（this.Al[index].Em, 1）;
  4. }
  5. }
  6. r=function （k, vals） {
  7. var sum = 0;
  8. for （index in vals） {
  9. sum += vals[index];
  10. > }
  11. return sum;
  12. }
  13. res=db.user_addr.mapReduce（m,r）
  14. {
  15. "result" : "tmp.mr.mapreduce_1272267853_1",
  16. "timeMillis" : 29,
  17. "counts" : {
  18. "input" : 5,
  19. "emit" : 26,
  20. "output" : 26
  21. },
  22. "ok" : 1,
  23. }
  24. db[res.result].find（）
MongoDB中的group函数实际上也需要借助MapReduce来实现如：按照uid来group，计算出每个uid有多少个联系人
  1. r=function （obj,prev） {  
  2.     prev.sum += obj.Al.length;  
  3. }  
  4. db.user_addr.group（{key:{"Uid":1},reduce:r,initial:{sum:0}}）  
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