MongoDB的map_reduce()函数完整攻略

1. map_reduce()函数的作用

MongoDB是一个NoSQL数据库，提供了MapReduce的分布式计算框架。MapReduce是一种处理大数据集的分布式计算方法，可以并行地执行大规模的数据集。

在MongoDB中，map_reduce()函数可以将一个集合映射到一个新的集合中，并进行聚合操作。MapReduce的实现是将一个函数分成两个部分：

1. Map函数将输入文档转换为键值对（key/value pairs）的集合，即对输入的文档进行处理并输出一个或多个键值对。
2. Reduce函数将每组键值对归约为一个输出值。

一般地，Map函数会输出比输入文档更小的键值对集合，然后Reduce函数会用键值对集合的值，生成更小的输出。

2. map_reduce()函数的使用方法

2.1 基本格式

db.collection.mapReduce(
                       mapFunction,
                       reduceFunction,
                       {out: "output_collection"})

2.2 参数说明

• collection: 要处理的集合
• mapFunction: 对指定集合进行映射的函数
• reduceFunction: 指定如何聚合数据的函数
• out: 指定最终输出的集合，可以是新的集合，也可以是已存在的集合

2.3 示例1：统计用户每天购买商品的数量

在订单集合中，每个文档都表示一次订单，包含购买商品、下单时间、订单状态等信息。现在需要统计每个用户每天购买商品的数量。

代码示例：

var mapFunction = function() {
  var date = new Date();
  date.setTime(this.orderTime);
  var key = {
    year: date.getFullYear(),
    month: date.getMonth() + 1,
    day: date.getDate(),
    userId: this.userId
  };
  var value = {
    count: 1,
    timestamp: this.orderTime
  };
  emit(key, value);
};

var reduceFunction = function(key, values) {
  var result = {count: 0, timestamp: 0};
  values.forEach(function(value) {
    result.count += value.count;
    result.timestamp = Math.max(result.timestamp, value.timestamp);
  });
  return result;
};

db.orders.mapReduce(
  mapFunction,
  reduceFunction,
  {
    out: "user_daily_orders"
  }
);

2.4 示例2：统计访问量最多的页面

日志集合中包含了每个用户的访问记录信息，包括用户ID、访问时间、访问的页面等信息。现在需要统计访问量最多的页面。

代码示例：

var mapFunction = function() {
  emit(this.page, 1);
};

var reduceFunction = function(key, values) {
  return Array.sum(values);
};

var finalizeFunction = function(key, reducedValue) {
  return {page: key, count: reducedValue};
};

db.logs.mapReduce(
  mapFunction,
  reduceFunction,
  {
    out: "page_views",
    finalize: finalizeFunction
  }
);

db.page_views.find().sort({count: -1}).limit(10);

3. 总结

本文简单介绍了MongoDB的map_reduce()函数的作用和使用方法，提供了两个实例分别是统计用户每天购买商品的数量和统计访问量最多的页面，希望能够帮助大家更好地使用MongoDB来处理大数据集合。