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
通常我们会建议避免在MongoDB中使用map/reduce,性能表现并不十分理想。大部分时候可以使用aggregation framework取代,特别是只涉及一个表的时候。
db.user.aggregate([
{$group: {_id: '$username', count: {$sum: 1}}}
]);
具体语法就请自己查阅aggregation的语法咯。a*b
会比较复杂一点,你实际需要的是每条记录的a*b的值(pipline1),然后求和(pipline2):
db.user.aggregate([
{$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 = function(){
emit("sum",this.age*this.account);
}
var reduce = function(key,values){
var cnt = 0;
values.forEach(function(val){cnt+=val;});
return {"sumAll":cnt};
}
以上定义完成后执行:db.user.mapReduce(map,reduce,{out:"mr1"});
再查询mr1的文档:db.mr1.find();
将会获得结果