Map-Reduce是一种计算模型，简单的说就是将大批量的工作（数据）分解（MAP）执行，然后再将结果合并成最终结果（REDUCE）。
MongoDB提供的Map-Reduce非常灵活，对于大规模数据分析也相当实用。
MapReduce 命令
以下是MapReduce的基本语法：
>db.collection.mapReduce(
function() {emit(key,value);}, //map 函数
function(key,values) {return reduceFunction}, //reduce 函数
{
out: collection,
query: document,
sort: document,
limit: number
}
)
使用 MapReduce 要实现两个函数 Map 函数和 Reduce 函数,Map 函数调用 emit(key, value), 遍历 collection 中所有的记录, 将 key 与 value 传递给 Reduce 函数进行处理。
Map 函数必须调用 emit(key, value) 返回键值对。
参数说明:
- map ：映射函数 (生成键值对序列,作为 reduce 函数参数)。
- reduce 统计函数，reduce函数的任务就是将key-values变成key-value，也就是把values数组变成一个单一的值value。。
- 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)。
- query 一个筛选条件，只有满足条件的文档才会调用map函数。（query。limit，sort可以随意组合）
- sort 和limit结合的sort排序参数（也是在发往map函数前给文档排序），可以优化分组机制
- limit 发往map函数的文档数量的上限（要是没有limit，单独使用sort的用处不大）
以下实例在集合 orders 中查找 status:"A" 的数据，并根据 cust_id 来分组，并计算 amount 的总和。
使用 MapReduce
考虑以下文档结构存储用户的文章，文档存储了用户的 user_name 和文章的 status 字段：
>db.posts.insert({
"post_text": "菜鸟教程，最全的技术文档。",
"user_name": "mark",
"status":"active"
})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
>db.posts.insert({
"post_text": "菜鸟教程，最全的技术文档。",
"user_name": "mark",
"status":"active"
})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
>db.posts.insert({
"post_text": "菜鸟教程，最全的技术文档。",
"user_name": "mark",
"status":"active"
})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
>db.posts.insert({
"post_text": "菜鸟教程，最全的技术文档。",
"user_name": "mark",
"status":"active"
})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
>db.posts.insert({
"post_text": "菜鸟教程，最全的技术文档。",
"user_name": "mark",
"status":"disabled"
})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
>db.posts.insert({
"post_text": "菜鸟教程，最全的技术文档。",
"user_name": "runoob",
"status":"disabled"
})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
>db.posts.insert({
"post_text": "菜鸟教程，最全的技术文档。",
"user_name": "runoob",
"status":"disabled"
})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
>db.posts.insert({
"post_text": "菜鸟教程，最全的技术文档。",
"user_name": "runoob",
"status":"active"
})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
现在，我们将在 posts 集合中使用 mapReduce 函数来选取已发布的文章(status:"active")，并通过user_name分组，计算每个用户的文章数：
>db.posts.mapReduce(
function() { emit(this.user_name,1); },
function(key, values) {return Array.sum(values)},
{
query:{status:"active"},
out:"post_total"
}
)
以上 mapReduce 输出结果为：
{
"result" : "post_total",
"timeMillis" : 23,
"counts" : {
"input" : 5,
"emit" : 5,
"reduce" : 1,
"output" : 2
},
"ok" : 1
}
结果表明，共有 5 个符合查询条件（status:"active"）的文档， 在map函数中生成了 5 个键值对文档，最后使用reduce函数将相同的键值分为 2 组。
具体参数说明：
- result：储存结果的collection的名字,这是个临时集合，MapReduce的连接关闭后自动就被删除了。
- timeMillis：执行花费的时间，毫秒为单位
- input：满足条件被发送到map函数的文档个数
- emit：在map函数中emit被调用的次数，也就是所有集合中的数据总量
- output：结果集合中的文档个数（count对调试非常有帮助）
- ok：是否成功，成功为1
- err：如果失败，这里可以有失败原因，不过从经验上来看，原因比较模糊，作用不大
使用 find 操作符来查看 mapReduce 的查询结果：
> var map=function() { emit(this.user_name,1); }
> var reduce=function(key, values) {return Array.sum(values)}
> var options={query:{status:"active"},out:"post_total"}
> db.posts.mapReduce(map,reduce,options)
{ "result" : "post_total", "ok" : 1 }
> db.post_total.find();
以上查询显示如下结果:
{ "_id" : "mark", "value" : 4 }
{ "_id" : "runoob", "value" : 1 }
用类似的方式，MapReduce可以被用来构建大型复杂的聚合查询。
Map函数和Reduce函数可以使用 JavaScript 来实现，使得MapReduce的使用非常灵活和强大。
