MongoDB Map-Reduce 简介
MongoDB 是一个流行的 NoSQL 数据库，它使用文档存储数据。Map-Reduce 是 MongoDB 中的一种数据处理模式，用于对大量数据进行批量处理和聚合操作。Map-Reduce 主要由两个阶段组成：Map 阶段和 Reduce 阶段。本文将详细介绍 MongoDB Map-Reduce 的原理、使用方法和最佳实践。
Map-Reduce 原理
Map 阶段
在 Map 阶段，MongoDB 会遍历集合中的每个文档，并对每个文档执行一个 map 函数。map 函数的目的是提取数据的关键信息，并将其转换为一个键值对（key-value pair）。这些键值对随后会被发送到 Reduce 阶段进行处理。
Reduce 阶段
在 Reduce 阶段，MongoDB 会将 Map 阶段产生的所有键值对按照键（key）进行分组，并对每组数据执行一个 reduce 函数。reduce 函数的目的是将每组数据合并成一个结果。
使用 Map-Reduce
定义 Map 和 Reduce 函数
在使用 Map-Reduce 之前，需要定义 map 和 reduce 函数。map 函数负责提取数据的关键信息，而 reduce 函数负责将相同键的数据合并成一个结果。
// map 函数
function mapFunction() {
emit(this.key, this.value);
}
// reduce 函数
function reduceFunction(key, values) {
return Array.sum(values);
}
执行 Map-Reduce 操作
定义好 map 和 reduce
