如何实现Mongo MapReduce与Mongo的对接？

Mongo MapReduce对接Mongo

MongoDB 的 MapReduce 是一种强大的工具，用于处理和生成大数据集，MapReduce 将复杂的聚合任务分解为多个小任务，分配到多台服务器上并行处理，然后将结果合并，从而完成整个任务，本文将详细介绍如何在 MongoDB 中使用 MapReduce，并结合表格、示例代码和常见问题解答，帮助读者全面理解这一功能。

一、基本概念与工作原理

MapReduce 主要由两个阶段组成：Map 阶段和 Reduce 阶段，在 Map 阶段，每个文档都会应用 Map 函数，生成键值对序列；在 Reduce 阶段，根据键对值进行汇总和统计。

二、MapReduce 的基本语法

在 MongoDB 中，可以使用db.collection.mapReduce() 方法执行 MapReduce 操作，其基本语法如下：

db.collection.mapReduce(
   mapFunction,
   reduceFunction,
   {
     out: { inline: 1 }, // 或者 { replace: "collectionName" }
     query: <document>, // 可选
     sort: <document>, // 可选
     limit: <number>, // 可选
     finalize: finalizeFunction, // 可选
     scope: <document>, // 可选
     verbose: <boolean> // 可选
   }
)

mapFunction：Map 阶段的函数。

reduceFunction：Reduce 阶段的函数。

out：指定结果输出的位置，可以是内联文档或新集合。

query：可选，指定要处理的文档查询条件。

sort：可选，指定排序条件。

limit：可选，指定处理文档的数量上限。

finalize：可选，指定在 Reduce 之后进行进一步处理的函数。

scope：可选，指定在 Map 和 Reduce 中可用的全局变量。

verbose：可选，指定是否返回统计信息。

三、应用实例

以下是一些常见的应用场景及其对应的 MapReduce 实现。

1. 统计每位作者所出书的总价

假设有一个包含书籍信息的集合books，结构如下：

要统计每位作者所出书的总价，可以使用以下代码：

var map = function() { emit(this.name, this.price); }
var reduce = function(key, values) { return Array.sum(values); }
var options = { out: "totalPrice" }
db.books.mapReduce(map, reduce, options);
db.totalPrice.find();

查询结果如下：

{ "_id": "曹雪芹", "value": 22.0 }
{ "_id": "钱钟书", "value": 165.0 }
{ "_id": "鲁迅", "value": 93.0 }

2. 统计每位作者出了几本书

要统计每位作者出了几本书，可以使用以下代码：

var map = function() { emit(this.name, 1); }
var reduce = function(key, values) { return Array.sum(values); }
var options = { out: "bookNum" }
db.books.mapReduce(map, reduce, options);
db.bookNum.find();

查询结果如下：

{ "_id": "曹雪芹", "value": 1.0 }
{ "_id": "钱钟书", "value": 2.0 }
{ "_id": "鲁迅", "value": 2.0 }

3. 列出每位作者的书

要列出每位作者的书，可以使用以下代码：

var map = function() { emit(this.name, this.book); }
var reduce = function(key, values) { return values.join(','); }
var options = { out: "books" }
db.books.mapReduce(map, reduce, options);
db.books.find();

查询结果如下：

{ "_id": "曹雪芹", "value": "红楼梦" }
{ "_id": "钱钟书", "value": "宋诗选注,谈艺录" }
{ "_id": "鲁迅", "value": "呐喊,彷徨" }

4. 查询每个人售价在￥40以上的书

要查询每个人售价在￥40以上的书，可以使用以下代码：

var map = function() { if (this.price > 40) { emit(this.name, this.book); } }
var reduce = function(key, values) { return values.join(','); }
var options = { query: { price: { $gt: 40 } }, out: "booksAbove40" }
db.books.mapReduce(map, reduce, options);
db.booksAbove40.find();

查询结果如下：

{ "_id": "钱钟书", "value": "宋诗选注,谈艺录" }
{ "_id": "鲁迅", "value": "彷徨" }

详细讲解了MongoDB中的MapReduce操作及其应用场景，通过具体的代码示例和表格展示了如何实现各种数据聚合任务，如果这不符合您的原意，请您提供更多的背景信息，以便我更准确地理解和回答。