mongodb group by mapreduce

新建collection 名称   test ,表中的内容
mongos> db.test.find();
{ “_id” : ObjectId(“4ee7125f0f3210cf35a32f02″),”name” : “xm01”, “age” : 10 }
{ “_id” : ObjectId(“4ee712a80f3210cf35a32f03″),”name” : “xm02”, “age” : 20 }
{ “_id” : ObjectId(“4ee712c60f3210cf35a32f04″),”name” : “xm01”, “age” : 30 }
{ “_id” : ObjectId(“4ee712d20f3210cf35a32f05″),”name” : “xm02”, “age” : 20 }
{ “_id” : ObjectId(“4ee712d70f3210cf35a32f06″),”name” : “xm03”, “age” : 20 }
{ “_id” : ObjectId(“4ee7173d0f3210cf35a32f07″),”name” : “xm02”, “age” : 10 }

下面对namegroup by ,age做汇总
定义 map函数
m=function(){emit(this.name,{age:this.age})}; //
统计name次数:emit(this.name,{cnt:1})
定义reduce函数
r=function(key,values){var result={age:0}; values.forEach(function(v){result.age +=v.age; } ); return result};
调用mapreduce执行group by查询
mongos> db.runCommand({
… mapreduce:”test”,     //
执行分组的集合
…map:m,                   //map
函数,循环集合对象
…reduce:r,                 //reduce
函数,对document做汇总
…out:”res”                 //
输出结果
… })
结果显示:
db.res.find();
mongos> db.res.find();
{ “_id” : “xm01”, “value” : { “count” :2, “age” : 40 } }
{ “_id” : “xm02”, “value” : { “count” :3, “age” : 50 } }
{ “_id” : “xm03”, “value” : { “count” :1, “age” : 20 } }

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