MongoDb之MapReduce

摘要：中的相当于中的，所以在上使用进行并行统计比较容易。使用要实现两个函数和函数，函数调用，遍历中所有记录，将与传递给函数进行处理。由此可见，这并不是成线性增长，而是随着数据量增长，时间也在不断的递增，而且单位时间内增长的数据量也会减少。

  
MongoDB中的MapReduce相当于Mysql中的group by， 所以在MongoDb上使用Map/Reduce进行并行"统计"比较容易。使用MapReduce要实现两个函数Map和Reduce函数，Map函数调用emit（key, value），遍历collection中所有记录，将key与value传递给Reduce函数进行处理。Map函数和Reduce函数可以使用javascript来实现。可以通过db.runCommand（）或mapReduce（）命令来执行MapReduce操作。

下列是runCommand（）函数与参数说明

    db.runCommand（
        "mapreduce":,//要操作的目标集合
        "map":,//映射函数（生成键值对序列，做为reduce函数参考）
        "reduce"://统计函数
        [,query:]//目标记录过滤
        [,sort:<>]//目标记录排序
        [,limit:]//限制目标记录数量
        [,out:]//统计结果存放集合（不指定则使用临时集合，在客户端断开后自动删除）
        [,keeptem:]//是否保留临时集合
        [,finalize:]//最终处理函数（对reduce返回结果进行最终整理后存入结果集合）
        [,scope: