MongoDB 聚合操作Map-Reduce

这此之前已经对MongoDB中的一些聚合操作进行了详细的介绍，主要介绍了聚合方法和聚合管道；如果您想对聚合方法和聚合管道进行了解，可以参考：

MongoDB 数据库操作汇总https://blog.csdn.net/m1729339749/article/details/130086022中的聚合操作。

本篇我们介绍另外一种聚合操作（Map-Reduce），其中Map代表的是文档映射，Reduce代表的是对映射的结果进行计算。

一、准备工作

初始化课程成绩数据

db.subjectScores.insertMany([
    { "_id": 1, "name": "张三", "subject": "eng", "score": 80 },
    { "_id": 2, "name": "李四", "subject": "eng", "score": 60 },
    { "_id": 3, "name": "王五", "subject": "eng", "score": 90 },
    { "_id": 4, "name": "张三", "subject": "math", "score": 70 },
    { "_id": 5, "name": "李四", "subject": "math", "score": 90 },
    { "_id": 6, "name": "王五", "subject": "math", "score": 50 },
    { "_id": 7, "name": "张三", "subject": "physics", "score": 80 },
    { "_id": 8, "name": "李四", "subject": "physics", "score": 60 },
    { "_id": 9, "name": "王五", "subject": "physics", "score": 70 }
])

二、Map-Reduce

语法：

db.collection.mapReduce(
                         

其中，

map函数的格式如下： 

function() {
   ...
   emit(key, value);
}

可以将map函数理解为分组，其中key代表的是分组的字段；value代表的是需要进行聚合运算的字段。 

：代表的是Reduce函数（JavaScript函数）。

reduce函数的格式如下： 

function(key, values) {
   ...
   return result;
}

可以将reduce函数理解为分组后的聚合运算，其中key代表的是分组的字段，values代表的是需要进行聚合运算的字段对应的所有的字段值。

out：代表的是输出结果到集合或者直接输出，如果直接输出使用inline。

输出结果到集合中：

out: { : 
        [, db: ] }

 ：

        replace：如果集合存在，则替换现有的集合

        merge：如果集合存在，当文档冲突时，则覆盖

        reduce：如果集合存在，当文档冲突时，将reduce函数应用于新文档和现有文档(集合中冲突的文档)，并将结果覆盖现有文档；

：集合

：数据库

直接输出结果：

out: { inline: 1 }

query：代表的是查询选择器，会将满足条件的文档输入到map函数中

如果您想了解查询选择器，可以参考：

MongoDB 查询文档中使用比较选择器、逻辑选择器https://blog.csdn.net/m1729339749/article/details/129965699

MongoDB 查询文档中使用元素选择器、数组选择器https://blog.csdn.net/m1729339749/article/details/129971708

sort：代表的是对输入的文档进行排序，此选项适用于优化

limit：代表的是指定输入到map函数的文档的最大数量

finalize：可选，代表的是对reduce函数输出的文档进行更改，是一个Javascript函数

scope：代表的是定义map、reduce、finalize函数中可以全局使用的变量

jsMode：代表的是在执行map、reduce函数之间，是否将中间数据转换为BSON格式，默认值为false。

       (1)如果为false：在内部，MongoDB通过map函数将Javascript对象转换成BSON对象，当调用reduce函数时，BSON对象会被转换成Javascript对象；map-reduce会放置中间BSON对象在临时的磁盘存储中，这将允许对任意大型数据集执行操作。

       (2) 如果为true：在内部，map函数执行完之后会保留Javascript对象，在执行reduce函数时不再需要转换，能够更快的得到结果；只能用于映射函数的key少于500000个的情况。

bypassDocumentValidation：可选，是否绕开文档验证

5.0版本以后，Map-Reduce已经过时，建议是使用$accumulator 和 $function 聚合运算符

三、例子：计算学生的总分数

聚合查询如下：

db.subjectScores.mapReduce(
    function() {
        emit(this.name, this.score);
    },
    function(key, values) {
        return Array.sum(values);
    },
    {
        out: { inline: 1 }
    }
)

我们对上面的聚合查询进行解释：

1、map函数中使用name作为key进行分组，score作为value进行聚合运行

2、reduce函数中对values（也就是name相同的所有的score组成的数组）进行求和；这里使用的Array.sum是Javascript函数

3、对mapReduce的结果进行直接输出

聚合查询的结果如下：

{
	"results" : [
		{
			"_id" : "李四",
			"value" : 210
		},
		{
			"_id" : "张三",
			"value" : 230
		},
		{
			"_id" : "王五",
			"value" : 210
		}
	],
	"ok" : 1
}