MongoDB聚合运算之mapReduce函数的使用（11）

mapReduce 随着"大数据"概念而流行.

其实mapReduce的概念非常简单,

从功能上说,相当于RDBMS的 group 操作

mapReduce的真正强项在哪?

答:在于分布式,当数据非常大时,像google,有N多数据中心,

数据都不在地球的一端,用group力所不及.

group既然不支持分布式,单台服务器的运算能力必然是有限的.

而mapRecuce支持分布式,支持大量的服务器同时工作,

用蛮力来统计.

mapRecuce的工作过程:

① map：

这个称为映射函数，里面会调用emit(key,value)，集合会按照你指定的key进行映射分组。

② reduce：

这个称为简化函数，会对map分组后的数据进行分组简化，注意：在reduce(key,value)中的key就是emit中的key，value为emit分组后的emit(value)的集合，把数组(同一组)的数据,进行运算.

用mapReduce计算每个栏目的库存总量

map函数

var map = function() {

emit(this.cat_id,this.goods_number);

}

var reduce = function(cat_id,numbers) {

return Array.sum(numbers);

}

db.goods.mapReduce(map,reduce,{out:'res'});

结果保存到“res”中

db.res.find()

#用mapReduce计算每个栏目下商品的平均价格

var map = function() {

emit(this.cat_id,this.shop_price);

}

var reduce = function(cat_id,values) {

return Array.avg(values);

}

db.goods.mapReduce(map,reduce,{out:'res'});