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user {'username':, 'age':, 'account':}
//SQL实现
select username,count(sku) from user group by username
//MapReduce实现
map=function (){
emit(this.username,{count:1})
}
reduce=function (key,values){
var cnt=0;
values.forEach(function(val){ cnt+=val.count;});
return {"count":cnt}
}
//执行mapreduce
db.test.mapReduce(map,reduce,{out:"mr1"})
db.mr1.find()
{ "_id" : "Joe", "value" : { "count" : 416 } } { "_id" : "Josh", "value" : { "count" : 287 } } { "_id" : "Ken", "value" : { "count" : 297 } }
//SQL实现
select sum(age * account) from user
//MapReduce实现,或者用其他方法实现也可以
???????????????????
曾经蜡笔没有小新2017-05-02 09:20:23
Habituellement, nous recommandons d'éviter d'utiliser map/reduce dans MongoDB, car les performances ne sont pas très idéales. La plupart du temps, il peut être remplacé par le cadre d'agrégation, notamment lorsqu'une seule table est impliquée.
db.user.aggregate([
{$group: {_id: '$username', count: {$sum: 1}}}
]);
Veuillez vérifier la syntaxe d'agrégation pour une syntaxe spécifique. a*b
Ce sera un peu plus compliqué. Ce dont vous avez réellement besoin, c'est de la valeur de a*b de chaque enregistrement (pipline1), puis de la somme (pipline2) :
db.user.aggregate([
{$group: {_id: "$username", temp_result: {$multiply: ["$age", "$account"]}}},
{$group: {_id: null, result: {$sum: "$temp_result"}}}
]);
PHP中文网2017-05-02 09:20:23
var map = fonction(){
emit("sum",this.age*this.account);
}
var réduire = fonction (clé, valeurs){
var cnt = 0;
values.forEach(function(val){cnt+=val;});
return {"sumAll":cnt};
}
Une fois la définition ci-dessus terminée, exécutez : db.user.mapReduce(map,reduce,{out: "mr1"});
Ensuite, interrogez le document de mr1 : db.mr1.find();
obtiendra des résultats