mongodb 中的 map reduce 的快速入门例子，简单操作和理解。

先看下mongodb官方给出的例子的图。

大师兄

个人理解的解释：

这个图，有四列数据。

第一列：原始数据。通常对应的mongodb里面的一个表collection。

第二列：经过某些条件过滤过的数据，这个图里面就是按{"status":"A"}过滤数据。这个过滤的条件对应上面代码里面query后面的

第三列：就是经过reduce操作之后的结果。其中的key，对应为reduce方法的参数的key，这个key来自于map函数，map函数，就是负责返回一个key value的数据结构。这个图里面就是以“cust_id”的值，当key，然后以“amount”字段的值当values，注意这地方是values，不是value。这个就是这个map函数的作用，他把key去重，然后，要是相同的key对应的value就会被放到这个values里面来，准备给reduce函数使用。

第四列：就是整个语句的执行结果啦。使用map和reduce函数，最终获得结果。这个结果和reduce函数相关。这个图里面，他就是把map函数得到的key 的values求和。然后key经过去重之后，就剩下2个，然后最后的结果就产生2条数据，在mongodb里面叫document。这2个document组成了一个新的表，mongodb管表叫collection。这个表的名字是由代码里面的out字段负责对应设置的。

经过这么一波简单的个人通俗的语言说明之后，就可以大致了解到这个mongodb的map reduce的大概作用啦。

简单总结一下上面这个图的意思：假设字段cust_id代码用户，amount代表金额。那么他整体就是算符合条件（status==A）的每一个用户的总金额是多少。

然后，根据他这个例子，咱自己也再走一个试试。具体继续看。。。

先是mongo语句：

var map = function () {
    var key = this.region;
    var value = {
        latitude: this.latitude
    };
    emit(key, value);
};

var reduce = function (key, values) {
    var result = {
        region: key,
        totalLatitude: 0
    };
    values.forEach(function (value) {
        result.totalLatitude += value.latitude;
    });

    return result;
};

db.geos.mapReduce(
    map,
    reduce,
    {
        out: "newCollection"
    }
)

然后，我是在romongo里面执行这个语句的。下面是执行的结果。有点长。

/* 1 */
{
    "result" : "newCollection",
    "timeMillis" : 1196.0,
    "counts" : {
        "input" : 3239,
        "emit" : 3239,
        "reduce" : 63,
        "output" : 34
    },
    "ok" : 1.0,
    "_o" : {
        "result" : "newCollection",
        "timeMillis" : 1196,
        "counts" : {
            "input" : 3239,
            "emit" : 3239,
            "reduce" : 63,
            "output" : 34
        },
        "ok" : 1.0
    },
    "_keys" : [ 
        "result", 
        "timeMillis", 
        "counts", 
        "ok"
    ],
    "_db" : {
        "_mongo" : {
            "slaveOk" : true,
            "host" : "192.168.1.161:27017",
            "defaultDB" : "ezsonar_25",
            "authStatus" : {
                "authRequired" : true,
                "isMaster" : true,
                "replSetGetStatus" : true
            },
            "_readMode" : "commands"
        },
        "_name" : "ezsonar_25"
    },
    "_coll" : {
        "_mongo" : {
            "slaveOk" : true,
            "host" : "192.168.1.161:27017",
            "defaultDB" : "ezsonar_25",
            "authStatus" : {
                "authRequired" : true,
                "isMaster" : true,
                "replSetGetStatus" : true
            },
            "_readMode" : "commands"
        },
        "_db" : {
            "_mongo" : {
                "slaveOk" : true,
                "host" : "192.168.1.161:27017",
                "defaultDB" : "ezsonar_25",
                "authStatus" : {
                    "authRequired" : true,
                    "isMaster" : true,
                    "replSetGetStatus" : true
                },
                "_readMode" : "commands"
            },
            "_name" : "ezsonar_25"
        },
        "_shortName" : "newCollection",
        "_fullName" : "ezsonar_25.newCollection"
    }
}

我使用的这个对应的model，或者叫表，或者叫collection

大师兄

然后，对我这个例子map reduce进行下解释：

map，就是按region区域，来统计每个区域的latitude的值，这个经纬度的值。同一个region的数据document有很多，然后map函数就是把同一个region的latitude全部统计到value里面去，我在map里面是使用一个js对象来接受的，到时候在reduce里面取的时候，还的以对象的形式取出来。代码里面的this，就是指当前的某一个document，

reduce，就是计算一下某个region这个key对应的所有的values的经纬度的total值。

最后out到一个新的collection。数据结构具体如下：

大师兄

生成了34条，可以看下上面的这个map reduce函数的执行结果里面也是有这个34的

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mongodb 中的 map reduce 的快速入门例子，简单操作和理解。

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