Mongoose - mapReduce

使用mongoose中的mapReduce方法统计结果。
示例，以审方订单中药师为key进行统计，统计出每个药师的审方订单数量。

var o = {};
    // `map()` and `reduce()` are run on the MongoDB server, not Node.js,
    // these functions are converted to strings
    o.query = {pharmacist: {$nin:[null]}};
    o.map = function () { emit(this.pharmacist, 1) };
    o.reduce = function (k, vals) { return Array.sum(vals); };
    // o.sort = {value: -1}; 不起作用，不能按照value排序，原因待查
    Order.mapReduce(o, function (err, analysis) {
        if (err) {
            return next(err);
        } else {
            console.info(analysis);
        }
    })

为了能够对结果进行排序，改为下列写法

    var o = {};
    // You can also define `map()` and `reduce()` as strings if your
    // linter complains about `emit()` not being defined
    o.query = {pharmacist: {$nin:[null]}};
    o.map = function () { emit(this.pharmacist, 1) };
    o.reduce = function (k, vals) { return Array.sum(vals); };
    o.out = { replace: 'dashboardResults' } // 会创建dashboardResults表，存储查询出来的数据
    // o.verbose = true;
    
    Order.mapReduce(o, function (err, model) {
    //   console.log('map reduce took %d ms', stats.processtime)
      model.find().sort({'value': -1}).limit(3).exec(function (err, docs) {
        console.log(docs);
      });
    })

排序后的结果如下

[ { _id: 5be13e0cbda19430fc9e5b1f, value: 3 },
  { _id: 5bd6aca5ab920a4360b9206d, value: 1 },
  { _id: 5be904255b450d6f20d74fc3, value: 1 } ]

文档链接：
https://mongoosejs.com/docs/api.html#model_Model.mapReduce添加链接描述

说明：
创建map函数

var m = function() {
	emit(this.age, this.name);
}

emit：返回一个键值对。emit的第一个参数是key，就是分组的依据，这是自然是age了，后一个是value，可以是要统计的数据，下面会说明，value可以是JSON对象。
这样m就会把送过来的数据根据key分组了，可以想象成如下结构：

第一组
{key:0,values: ["name_6","name_12","name_18"]
第二组
{key:1,values: ["name_1","name_7","name_13","name_19"]
......

第二步就是简化了，编写reduce函数

var r=function(key,values){
	var ret={age:key,names:values};
	return ret;
}

reduce函数会处理每一个分组，参数也正好是我们想像分组里的key和values。