作者：xiaoge | 来源：互联网 | 2018-07-13 10:05
最近由于产品业务的需求，需要使用一些数据量比较相对有点大的计算，顺便试试mongodb的mapreduce功能，感觉还不错下面是官方提供的一个例子：$.mongodb.things.insert({_id:,]});db.things.insert({_id:]});db.things.insert({_id:
最近由于产品业务的需求，需要使用一些数据量比较相对有点大的计算，顺便试试mongodb的mapreduce功能，感觉还不错 下面是官方提供的一个例子： $ ./ mongo db.things.insert( { _id : , ] } ); db.things.insert( { _id : ] } ); db.things.insert( { _id :
最近由于产品业务的需求，虚拟主机，香港服务器，需要使用一些数据量比较相对有点大的计算，香港虚拟主机，顺便试试mongodb的mapreduce功能，感觉还不错
下面是官方提供的一个例子：
$ ./mongo
> db.things.insert( { _id : , ] } );
> db.things.insert( { _id : ] } );
> db.things.insert( { _id : , , ] } );
> db.things.insert( { _id : 4, tags : [] } );
> // map function
> m = function(){
... this.tags.forEach(
...
function(z){
...
emit( z , { count : 1 } );
...
}
... );
...};
> // reduce function
> r = function( key , values ){
... var total = 0;
... for ( var i=0; i )
...
total += values[i].count;
... return { count : total };
...};
> res = db.things.mapReduce(m,r);
> res
{: : ,
: : : : 0}
> db[res.result].find()
{: , : {: 3}}
{: , : {: 2}}
{: , : {: 1}}
> db[res.result].drop()
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