Mongdb分佈式計算MapReduce

案例：統計每個用戶提交訂單的訂單編碼（在這裏我的集合名稱是order_info）

• 1 、寫映射（Map）函數,可以簡單的理解成分組吧
  var m=function(){
  emit(this.cuserId,this.orderCode);
  }

• 2、編寫reduce函數
  var r=function(key,values){
  var ret={age:key,names:values};
  return ret;
  }

• 3、運行
  db.runCommand({
  mapreduce:”t”,
  map:m,
  reduce:r,
  out:”user_ordercode”
  })

• 4、查詢最後結果
  db.user_ordercode.find()

• 實戰代碼：
  var m=function(){
  emit(this.cuserId,this.orderCode);
  }
  var r=function(key,values){
  var ret={cuserId:key,orderCode:values};
  return ret;
  }
  db.runCommand({
  mapreduce:”order_info”,
  map:m,
  reduce:r,
  out:”user_ordercode”
  })
  db.user_ordercode.find()

• 有圖爲證：

• 注意：命令語法

  db.runCommand(
  { mapreduce : 字符串，集合名,
  map : 函數,見下文
  reduce : 函數，見下文
  query : 文檔，發往map函數前先給過渡文檔
  sort : 文檔，發往map函數前先給文檔排序
  limit : 整數，發往map函數的文檔數量上限
  out : 字符串，統計結果保存的集合
  keeptemp: 布爾值，鏈接關閉時臨時結果集合是否保存
  finalize : 函數，將reduce的結果送給這個函數，做最後的處理
  scope : 文檔,js代碼中要用到的變量
  jsMode : 布爾值，是否減少執行過程中BSON和JS的轉換，默認true
  verbose : 布爾值，是否產生更加詳細的服務器日誌，默認true
  }
  );
  如有疑問請聯繫qq：1913284695