mapReduce其实是一种编程模型,用在分布式计算中,其中有一个“map”函数,一个”reduce“函数。
① map:
这个称为映射函数,里面会调用emit(key,value),集合会按照你指定的key进行映射分组。
② reduce:
这个称为简化函数,会对map分组后的数据进行分组简化,注意:在reduce(key,value)中的key就是 emit中的key,vlaue为emit分组后的emit(value)的集合,这里也就是很多{"count":1}的数组。
③ mapReduce:
这个就是最后执行的函数了,参数为map,reduce和一些可选参数。具体看图可知:
从图中我们可以看到如下信息:
result: "存放的集合名“;
input:传入文档的个数。
emit:此函数被调用的次数。
reduce:此函数被调用的次数。
output:最后返回文档的个数。
最后我们看一下“collecton”集合里面按姓名分组的情况。
二:游标
mongodb里面的游标有点类似我们说的C#里面延迟执行,比如:
var list=db.person.find();
针对这样的操作,list其实并没有获取到person中的文档,而是申明一个“查询结构”,等我们需要的时候通过for或者next()一次性加载过来,然后让游标逐行读取,当我们枚举完了之后,游标销毁,之后我们在通过list获取时,发现没有数据返回了。
当然我们的“查询构造”还可以搞的复杂点,比如分页,排序都可以加进去。
var single=db.person.find().sort({"name",1}).skip(2).limit(2);
那么这样的“查询构造”可以在我们需要执行的时候执行,大大提高了不必要的花销。