MongoDB Map Reduce函数
翻译结果：
map
英 [mæp] 美 [mæp]
n.地图，天体图;类似地图的事物;〈美俚〉脸，面孔;（染色体上基因排列的）遗传图
vt.绘制（一地区等的）地图;勘查;详细规划;[遗传学]比对
reduce
英 [rɪˈdju:s] 美 [rɪˈdu:s]
vt.减少;缩小;使还原;使变弱
vi.减少;节食;蒸发;（液体）浓缩变稠
MongoDB Map Reduce函数语法
作用：Map-Reduce是一种计算模型，简单的说就是将大批量的工作（数据）分解（MAP）执行，然后再将结果合并成最终结果（REDUCE）。MongoDB提供的Map-Reduce非常灵活，对于大规模数据分析也相当实用。
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 })使用 MapReduce 要实现两个函数 Map 函数和 Reduce 函数,Map 函数调用 emit(key, value), 遍历 collection 中所有的记录, 将key 与 value 传递给 Reduce 函数进行处理。Map 函数必须调用 emit(key, value) 返回键值对。
参数：map ：映射函数 (生成键值对序列,作为 reduce 函数参数)。reduce 统计函数，reduce函数的任务就是将key-values变成key-value，也就是把values数组变成一个单一的值value。。out 统计结果存放集合 (不指定则使用临时集合,在客户端断开后自动删除)。query 一个筛选条件，只有满足条件的文档才会调用map函数。（query。limit，sort可以随意组合）sort 和limit结合的sort排序参数（也是在发往map函数前给文档排序），可以优化分组机制limit 发往map函数的文档数量的上限（要是没有limit，单独使用sort的用处不大）