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在用 MongoDB 查询时,若返回的数据量很大,或者做一些比较复杂的统计和聚合操作做花费的时间很长时,可以使用 MongoDB 中的 mapReduce 进行实现。mapReduce 是个灵活且强大的数据聚合工具,它的好处是可以把一个聚合任务分解为多个小的任务,分配到多个服务器上并行处理。
在 MongoDB 中我们可以使用 mapReduce 命令来执行 mapReduce 操作。
> db.collection_name.mapReduce( function() {emit(key, value);}, // map 函数 function(key, values) {return reduceFunction}, // reduce 函数 { out: collection, query: document, sort: document, limit: number } )参数说明如下:
{
"post_text": "编程帮(biancheng.net),一个在线学习编程的网站,专注于分享优质编程教程。",
"user_name": "bianchengbang",
"status":"active"
}
"status":"active"
的文档,然后根据用户名对它们进行分组,最后统计每个用户的发帖数量。示例代码如下:
> db.posts.mapReduce( ... function() { emit(this.user_name,1); }, ... function(key, values) {return Array.sum(values)}, ... { ... query:{status:"active"}, ... out:"post_total" ... } ... )上面 mapReduce 命令的输出结果如下所示:
{ "result" : "post_total", "timeMillis" : 48, "counts" : { "input" : 11, "emit" : 11, "reduce" : 2, "output" : 2 }, "ok" : 1 }关于运行结果,有如下几点需要说明:
> db.posts.mapReduce( ... function() { emit(this.user_name,1); }, ... function(key, values) {return Array.sum(values)}, ... { ... query:{status:"active"}, ... out:"post_total" ... } ... ).find()上面的查询语句,执行结果如下:
{ "_id" : "biancheng", "value" : 5 }
{ "_id" : "bianchengbang", "value" : 6 }
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!