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：

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。
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);