Map-Reduce 例子¶

在 mongo 命令行， db.collection.mapReduce() 方法封装了 mapReduce 命令。下面是一些使用 db.collection.mapReduce() 方法的例子：

接下来的map-reduce操作都是在集合 orders 上执行，集合中的文档格式类似于：

{
     _id: ObjectId("50a8240b927d5d8b5891743c"),
     cust_id: "abc123",
     ord_date: new Date("Oct 04, 2012"),
     status: 'A',
     price: 25,
     items: [ { sku: "mmm", qty: 5, price: 2.5 },
              { sku: "nnn", qty: 5, price: 2.5 } ]
}

计算每个顾客的总金额¶

首先在 orders 集合上按 cust_id 字段值执行分组map-reduce操作，并对每个分组内文档的 price 字段进行求和操作。

定义map方法来处理每一个输入文档：
- 在方法中，this 指的是当前 map-reduce 操作正在处理的文档。
- 该方法把每一个文档的 price 和 cust_id 字段映射为一对，并提交 cust_id 和 price 的配对。
```
var mapFunction1 = function() {
                       emit(this.cust_id, this.price);
                   };
```
定义对应的reduce函数，入参是 keyCustId 和 valuesPrices:
- valuesPrices 字段是一个数组，保存了由map函数提交的按 keyCustId 分组的多个 price 值。
- reduce函数最终对 valuesPrice 数组内的元素值执行求和运算。
```
var reduceFunction1 = function(keyCustId, valuesPrices) {
                          return Array.sum(valuesPrices);
                      };
```

使用 mapFunction1 方法和 reduceFunction1 方法对 orders 集合中的文档执行 map-reduce。

db.orders.mapReduce(
                     mapFunction1,
                     reduceFunction1,
                     { out: "map_reduce_example" }
                   )

本次操作的结果输出到 map_reduce_example 集合中。如果 map_reduce_example 集合已经存在，本次操作会把旧的记录覆盖。

计算订单总量和每种 `sku` 订购量的平均值¶

在这个例子中，会对集合 orders 中所有的 ord_date 大于 01/01/2012 的文档执行map-reduce操作。该操作对所有文档按 item.sku 字段的值进行分组，并计算订单总数和每种 sku 订购量的总和，同时也会计算每种 sku 的平均值。

定义map方法来处理每一个输入文档：

在方法中，this 指的是当前 map-reduce 操作正在处理的文档。
该方法逐个处理文档中的每个名目，为每个名目创建一个 sku 和 value 的联合，

var mapFunction2 = function() {
                       for (var idx = 0; idx < this.items.length; idx++) {
                           var key = this.items[idx].sku;
                           var value = {
                                         count: 1,
                                         qty: this.items[idx].qty
                                       };
                           emit(key, value);
                       }
                    };

定义相应的reduce函数，它使用两个参数 keySKU 和 countObjVals：

countObjVals 是一个数组字段，保存了从map函数提交给reduce函数的分组后的多个 keySKU 值。
该方法对 countObjVals 数组进行reduce，转换为一个单独的对象 reducedValue
在 reducedVal 中，字段 count 的值是对数组中每个元素中的 count 值求和的结果，qty 字段的值是对对数组中每个元素中的 qty 值求和的结果。

var reduceFunction2 = function(keySKU, countObjVals) {
                     reducedVal = { count: 0, qty: 0 };

                     for (var idx = 0; idx < countObjVals.length; idx++) {
                         reducedVal.count += countObjVals[idx].count;
                         reducedVal.qty += countObjVals[idx].qty;
                     }

                     return reducedVal;
                  };

定义一个使用两个参数 key 和 reducedVal 的结束函数。该函数在 reducedVal 中添加一个平均值 avg 字段，然后返回修改后的对象：

var finalizeFunction2 = function (key, reducedVal) {

                       reducedVal.avg = reducedVal.qty/reducedVal.count;

                       return reducedVal;

                    };

在 orders 集合上执行使用了 mapFunction2, reduceFunction2，和 finalizeFunction2 方法的 map-reduce 操作。

db.orders.mapReduce( mapFunction2,
                     reduceFunction2,
                     {
                       out: { merge: "map_reduce_example" },
                       query: { ord_date:
                                  { $gt: new Date('01/01/2012') }
                              },
                       finalize: finalizeFunction2
                     }
                   )

本次操作使用了 query 字段来选择那些 ord_date 值大于 01/01/2012 的文档。然后把结果输出到集合 map_reduce_example 中。如果 map_reduce_example 已经存在，该输出会合并新的结果到集合中。

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Map-Reduce 例子¶

计算每个顾客的总金额¶

计算订单总量和每种 sku 订购量的平均值¶

计算订单总量和每种 `sku` 订购量的平均值¶