MongoDB map-reduce执行聚合操作（附带实例）

聚合操作主要用于处理数据并返回计算结果。聚合操作将来自多个文档的值组合在一起，按条件分组后，再进行一系列操作（如求和、计算平均值、计算最大值、计算最小值）以返回单个结果。

MongoDB 提供了 3 种执行聚合的操作，分别是聚合管道、map-reduce 和单一目标聚合，接下来重点介绍 map-reduce。

MongoDB 提供了 map-reduce 操作来执行聚合。map-reduce 操作通常包括两个阶段：

map 阶段先将大批量的工作数据分解执行；
reduce 阶段再将结果合并成最终结果。

与其他聚合操作相同，map-reduce 操作可以指定查询条件，以选择输入文档以及排序和限制结果。

map-reduce 操作使用自定义 JavaScript 函数来执行映射和减少操作，虽然自定义 JavaScript 函数比聚合管道具有更大的灵活性，但 map-reduce 操作比聚合管道的效率更低、操作更复杂。map-reduce 操作可以在分片集合上运行，也可以把输出结果存储到分片集合中。

map-reduce 操作的语法如下：

> db.collection.mapReduce(
    function() { emit(key,value); },
    function(key, values) { return reduceFunction }{ query: document, out: collection }
)

function(){emit(key, value); } 为 map 阶段函数，负责生成键值对序列，并作为 reduce 阶段函数输入参数。

function(key, values) {return reduceFunction} 为 reduce 阶段函数，该函数的任务是将 key-values 变成 key-value，也就是把 values 数组转换成单一的值 value。query 参数设置筛选条件，只有满足条件的文档才会调用 map 阶段函数。out 参数为统计结果的存储集合，如果不指定则使用临时集合，但会在客户端断开后自动删除该临时集合。

下面举例说明使用 map-reduce 操作进行数据聚合的过程。首先插入数据，数据表示每位顾客 cust_id 的消费情况，代码如下：

db.order.insert([
{＂cust_id＂: ＂1＂, ＂status＂: ＂A＂, ＂price＂: 25, ＂items＂: [{＂sku＂: ＂mmm＂, ＂qty＂:5, ＂price＂: 2.5}, {＂sku＂: ＂nnn＂, ＂qty＂: 5, ＂price＂: 2.5}]},
{＂cust_id＂: ＂1＂, ＂status＂: ＂A＂, ＂price＂: 25, ＂items＂: [{＂sku＂: ＂mmm＂, ＂qty＂:5, ＂price＂: 2.5}, {＂sku＂: ＂nnn＂, ＂qty＂: 5, ＂price＂: 2.5}]},
{＂cust_id＂: ＂2＂, ＂status＂: ＂A＂, ＂price＂: 25, ＂items＂: [{＂sku＂: ＂mmm＂, ＂qty＂:5, ＂price＂: 2.5}, {＂sku＂: ＂nnn＂, ＂qty＂: 5, ＂price＂: 2.5}]},
{＂cust_id＂: ＂3＂, ＂status＂: ＂A＂, ＂price＂: 25, ＂items＂: [{＂sku＂: ＂mmm＂, ＂qty＂:5, ＂price＂: 2.5}, {＂sku＂: ＂nnn＂, ＂qty＂: 5, ＂price＂: 2.5}]},
{＂cust_id＂: ＂3＂,＂ status＂: ＂A＂, ＂price＂: 30, ＂items＂: [{＂sku＂: ＂mmm＂, ＂qty＂:6, ＂price＂: 2.5}, {＂sku＂: ＂nnn＂, ＂qty＂: 6, ＂price＂: 2.5}]}
])

编写 map 阶段函数，将 cust_id 作为阶段函数的输出 key,price 作为阶段函数的输出 value，代码如下：

var mapFunc = function() {
    emit(this.cust_id, this.price);
};

编写 reduce 阶段函数，将相同的 map 阶段函数的输出 key 聚合起来，并对输出 ()value 进行求和（sum）操作，代码如下：

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

执行 map-reduce 操作，将 reduce 阶段函数的输出结果保存在集合 map_result_result 中，代码如下：

> db.order.mapReduce(mapFunc, reduceFunc, {out: {replace: 'map_result_result'}})

查看当前数据库下的所有集合，我们会发现 MongoDB 新建了一个 map_result_result。该集合里保存了执行 map-reduce 操作后的聚合结果，具体如下：

> show collections
map_result_result
myColl
order
> db.map_result_result.find()
{＂_id＂: ＂1＂, ＂value＂: 50.0}
{＂_id＂: ＂2＂, ＂value＂: 25.0}
{＂_id＂: ＂3＂, ＂value＂: 55.0}

MongoDB map-reduce执行聚合操作（附带实例）

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