Mongo MapReduce实例，对接Mongo数据库的典型应用场景有哪些？

1. 数据结构

我们定义orders集合中的文档结构：

{
  "_id": ObjectId("..."),
  "orderId": "12345",
  "customerId": "C123",
  "orderDate": ISODate("20230401T12:00:00Z"),
  "amount": 100.00
}

2. MapReduce 函数

我们定义MapReduce的map和reduce函数。

Map 函数

Map函数的目的是将每个文档转换为一个键值对，其中键是客户ID，值是订单金额。

function() {
  emit(this.customerId, this.amount);
}

Reduce 函数

Reduce函数的目的是对每个客户ID的订单金额进行累加。

function(key, values) {
  return Array.reduce(values, function(a, b) { return a + b; });
}

3. MapReduce 操作

现在我们可以使用MapReduce操作来执行这些函数。

db.orders.mapReduce(
  function() {
    emit(this.customerId, this.amount);
  },
  function(key, values) {
    return Array.reduce(values, function(a, b) { return a + b; });
  },
  {
    out: "customerTotals"
  }
);

在这个例子中：

map 函数被传递给MapReduce操作，它负责生成中间键值对。

reduce 函数也被传递，它负责合并相同键的值。

{ out: "customerTotals" } 表示结果将被输出到名为customerTotals的新集合中。

4. 查询结果

执行MapReduce操作后，你可以查询customerTotals集合来查看每个客户的总订单金额。

db.customerTotals.find();

这将返回类似以下结果的文档：

{
  "_id": "C123",
  "value": 250.00
}

这意味着客户ID为C123的客户总订单金额为250.00。

这个例子展示了如何使用MongoDB的MapReduce功能来处理数据，通过将订单数据按照客户ID进行分组并计算每个客户的总订单金额，从而实现对数据的聚合和转换。