以下是对MongoDB MapReduce统计样例程序的详细准确回答：
MongoDB MapReduce 概述
MongoDB 中的 MapReduce 是一种用于处理大规模数据集的强大工具，它通过两个主要阶段（Map 和 Reduce）来实现数据的筛选、转换和聚合计算，Map 阶段将数据映射为键值对，Reduce 阶段则对这些键值对进行聚合操作，生成最终结果。
MapReduce 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
}
)
参数说明
Map: 映射函数，用于生成键值对序列，作为 Reduce 函数的输入。
Reduce: 统计函数，负责将键值对序列合并为单个值。
out: 指定输出结果的集合名称，未指定则使用临时集合。
query: 筛选条件，仅满足条件的文档才会调用 Map 函数。
sort: 排序参数，优化分组机制。
limit: 限制发往 Map 函数的文档数量上限。
示例：统计各班级的学生人数
假设有一个存储学生信息的集合students，每个文档包含学生的专业、年级和班级信息，我们想要统计每个班级的学生人数。
数据样例
[
{ "major": "大数据", "grade": 2019, "class": "01" },
{ "major": "软件工程", "grade": 2018, "class": "02" },
{ "major": "大数据", "grade": 2019, "class": "01" },
{ "major": "软件工程", "grade": 2018, "class": "03" },
{ "major": "大数据", "grade": 2019, "class": "02" }
]
Map 函数
var mapFunction = function() {
var key = this.major + '' + this.grade.toString() + '' + this.class.toString();
var value = 1;
emit(key, value);
};
Reduce 函数
var reduceFunction = function(key, values) {
var result = Array.sum(values);
return result;
};
MapReduce 操作
执行 MapReduce 操作，统计各班级的学生人数。
db.students.mapReduce(
mapFunction,
reduceFunction,
{ out: "class_counts" }
);
结果查询
db.class_counts.find().pretty();
MongoDB 的 MapReduce 功能非常强大，适用于大规模数据集的复杂计算和数据处理，通过定义 Map 和 Reduce 函数，可以灵活地实现各种统计和聚合操作，在实际应用中，合理设置查询条件、排序和限制参数，可以优化 MapReduce 的性能和效率。
下面是一个MongoDB的MapReduce统计样例程序的表格，展示了Map函数、Reduce函数和最终的输出。
| 阶段 | 函数/操作 | 描述 |
| Map | Map函数 | 将数据项映射到键值对 |
| 输入 | 数据库中的文档集合 | |
| 输出 | 键：数据项的某个属性，值：1（或其他数据项） | |
| 示例 | function() { emit(this.category, 1); } |
|
| Reduce | Reduce函数 | 对相同键的所有值进行合并 |
| 输入 | Map函数的输出结果，即键值对 | |
| 输出 | 键：Map函数的键，值：合并后的值 | |
| 示例 | function(key, values) { return Array.sum(values); } |
|
| Finalize | Finalize函数 | 可选，用于进一步处理Reduce函数的输出 |
| 输入 | Reduce函数的输出结果 | |
| 输出 | 最终的统计结果 | |
| 示例 | function(key, reducedValue) { return reducedValue; } |
|
| 输出结果 | 结果集合 | 包含最终统计结果的集合 |
| 示例 | { "category": { "count": 5 } } |
上面的示例是通用的MapReduce操作，具体的键值对、输入输出和处理逻辑需要根据实际的数据结构和统计需求来定制。
原创文章，作者：未希，如若转载，请注明出处：https://www.kdun.com/ask/1221126.html
