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MapReduce是聚合工具中的明星，它非常强大、非常灵活。有些问题过于复杂，无法使用聚合框架的查询语言来表达，这时可以使用MapReduce。MapReduce使用JavaScript作为“查询语言”，因此它能够表达任意复杂的逻辑。然而，这种强大是有代价的：MapReduce非常慢，不应该用在实时的数据分析中。
MapReduce能够在多台服务器之间并行执行。它会将一个大问题分割为多个小问题，将各个小问题发送到不同的机器上，每台机器只负责完成一部分工作。所有机器都完成时，再将这些零碎的解决方案合并为一个完整的解决方案。
MapReduce需要几个步骤。最开始是映射（map），将操作映射到集合中的每个文档。这个操作要么“无作为”，要么“产生一些键和X个值”。然后就是中间环节，称作洗牌（shuffle），按照键分组，并将产生的键值组成列表放到对应的键中。化简（reduce）则把列表中的值化简成一个单值。这个值被返回，然后接着进行洗牌，直到每个键的列表只有一个值为止，这个值也就是最终结果。
下面会多举几个MapReduce的例子，这个工具非常强大，但也有点复杂。

　示例1：找出集合中的所有键

用MapReduce来解决这个问题有点大材小用，不过还是一种了解其机制的不错的方式。要是已经知道MapReduce的原理，则直接跳到本节最后，看看MongoDB中MapReduce的使用注意事项。
MongoDB会假设你的模式是动态的，所以并不跟踪记录每个文档中的键。通常找到集合中所有文档所有键的最好方式就是用MapReduce。在本例中，会记录每个键出现了多少次。内嵌文档中的键就不计算了，但给map函数做个简单修改就能实现这个功能了。
在映射环节，我们希望得到集合中每个文档的所有键。map函数使用特别的emit函数“返回”要处理的值。emit会给MapReduce一个键（类似于前面$group所使用的键）和一个值。这里用emit将文档某个键的计数（count）返回（{count : 1}）。我们想为每个键单独计数，所以为文档中的每个键调用一次emit。this就是当前映射文档的引用:

> map = function() {
... for (var key in this) {
...     emit(key, {count : 1});
... }};

这样就有了许许多多{count : 1}文档，每一个都与集合中的一个键相关。这种由一个或多个{count : 1}文档组成的数组，会传递给reduce函数。reduce函数有两个参数，一个是key，也就是emit返回的第一个值，还有另外一个数组，由一个或者多个与键对应的{count : 1}文档组成。

> reduce = function(key, emits) {
... total = 0;
... for (var i in emits) {
...     total += emits[i].count;
... }
... return {"count" : total};
... }

reduce一定要能够在之前的map阶段或者前一个reduce阶段的结果上反复执行。所以reduce返回的文档必须能作为reduce的第二个参数的一个元素。例如，x键映射到了3个文档{count : 1，id : 1}、{count : 1，id : 2}和{count : 1，id : 3}，其中id键只用于区分不同的文档。MongoDB可能会这样调用reduce：

> r1 = reduce("x", [{count : 1, id : 1}, {count : 1, id : 2}])
{count : 2}
> r2 = reduce("x", [{count : 1, id : 3}])
{count : 1}
> reduce("x", [r1, r2])
{count : 3}

不能认为第二个参数总是初始文档之一（比如{count:1}）或者长度固定。reduce应该能处理emit文档和其他reduce返回结果的各种组合。
总之，MapReduce函数可能会是下面这样：

> mr = db.runCommand({"mapreduce" : "foo", "map" : map, "reduce" : reduce})
{
    "result" : "tmp.mr.mapreduce_1266787811_1",
    "timeMillis" : 12,
    "counts" : {
        "input" : 6
        "emit" : 14
        "output" : 5
    },
    "ok" : true
}

MapReduce返回的文档包含很多与操作有关的元信息。

• "result" : "tmp.mr.mapreduce_1266787811_1"

这是存放MapReduce结果的集合名。这是个临时集合，MapReduce的连接关闭后它就被自动删除了。本章稍后会介绍如何指定一个好一点的名字以及将结果集合持久化。

• "timeMillis" : 12

操作花费的时间，单位是毫秒。

• "counts" : { ... }

这个内嵌文档主要用作调试，其中包含3个键。

• "input" : 6

发送到map函数的文档个数。

• "emit" : 14

在map函数中emit被调用的次数。

• "output" : 5

结果集合中的文档数量。
对结果集合进行查询会发现原有集合的所有键及其计数：
···

db[mr.result].find()
{ "_id" : "_id", "value" : { "count" : 6 } }
{ "_id" : "a", "value" : { "count" : 4 } }
{ "_id" : "b", "value" : { "count" : 2 } }
{ "_id" : "x", "value" : { "count" : 1 } }
{ "_id" : "y", "value" : { "count" : 1 } }
···
这个结果集中的每个"_id"对应原集合中的一个键，"value"键的值就是reduce的最终结果。

　示例2：网页分类

假设有个网站，人们可以提交其他网页的链接，比如reddit（http://www.reddit.com）。提交者可以给这个链接添加标签，表明主题，比如politics、geek或者icanhascheezburger。可以用MapReduce找出哪个主题最为热门，热门与否由最近的投票决定。
首先，建立一个map函数，发出（emit）标签和一个基于流行度和新旧程度的值。

map = function() {
    for (var i in this.tags) {
        var recency = 1/(new Date() - this.date); 
        var score = recency * this.score;

        emit(this.tags[i], {"urls" : [this.url], "score" : score});
    }
};

现在就化简同一个标签的所有值，以得到这个标签的分数：

reduce = function(key, emits) {
    var total = {urls : [], score : 0}
    for (var i in emits) {
        emits[i].urls.forEach(function(url) {
            total.urls.push(url);
        }
        total.score += emits[i].score;
    }
    return total;
};

最终的集合包含每个标签的URL列表和表示该标签流行程度的分数。

　MongoDB和MapReduce

前面两个例子只用到了mapreduce、map和reduce键。这3个键是必需的，但是MapReduce命令还有很多可选的键。

• "finalize" : function

可以将reduce的结果发送给这个键，这是整个处理过程的最后一步。

• "keeptemp" : boolean

如果为值为true，那么在连接关闭时会将临时结果集合保存下来，否则不保存。

• "out" : string

输出集合的名称。如果设置了这选项，系统会自动设置keeptemp : true。

• "query" : document

在发往map函数前，先用指定条件过滤文档。

• "sort" : document

在发往map前先给文档排序（与limit一同使用非常有用）。

• "limit" : integer

发往map函数的文档数量的上限。

• "scope" : document

可以在JavaScript代码中使用的变量。

• "verbose" : boolean

是否记录详细的服务器日志。

1. finalize函数

和group命令一样，MapReduce也可以使用finalize函数作为参数。它会在最后一个reduce输出结果后执行，然后将结果存到临时集合中。
返回体积比较大的结果集对MapReduce不是什么大不了的事情，因为它不像group那样有4 MB的限制。然而，信息总是要传递出去的，通常来说，finalize是计算平均数、裁剪数组、清除多余信息的好时机。

2. 保存结果集合

默认情况下，Mongo会在执行MapReduce时创建一个临时集合，集合名是系统选的一个不太常用的名字，将"mr"、执行MapReduce的集合名、时间戳以及数据库作业ID，用“.”连成一个字符串，这就是临时集合的名字。结果产生形如mr.stuff.18234210220.2这样的名字。MongoDB会在调用的连接关闭时自动销毁这个集合（也可以在用完之后手动删除）。如果希望保存这个集合，就要将keeptemp选项指定为true。
如果要经常使用这个临时集合，你可能想给它起个好点的名字。利用out选项（该选项接受字符串作为参数）就可以为临时集合指定一个易读易懂的名字。如果用了out选项，就不必指定keeptemp : true了，因为指定out选项时系统会将keeptemp设置为true。即便你取了一个非常好的名字，MongoDB也会在MapReduce的中间过程使用自动生成的集合名。处理完成后，会自动将临时集合的名字更改为你指定的集合名，这个重命名的过程是原子性的。也就是说，如果多次对同一个集合调用MapReduce，也不会在操作中遇到集合不完整的情况。
MapReduce产生的集合就是一个普通的集合，在这个集合上执行MapReduce完全没有问题，或者在前一个MapReduce的结果上执行MapReduce也没有问题，如此往复直到无穷都没问题!

3. 对文档子集执行MapReduce

有时需要对集合的一部分执行MapReduce。只需在传给map函数前使用查询对文档进行过滤就好了。
每个传递给map函数的文档都要先反序列化，从BSON对象转换为JavaScript对象，这个过程非常耗时。如果事先知道只需要对集合的一部分文档执行MapReduce，那么在map之前先对文档进行过滤可以极大地提高map速度。可以通过"query"、"limit"和"sort"等键对文档进行过滤。
"query"键的值是一个查询文档。通常查询返回的结果会传递给map函数。例如，有一个做跟踪分析的应用程序，现在我们需要上周的总结摘要，只要使用如下命令对上周的文档执行MapReduce就好了：

> db.runCommand({"mapreduce" : "analytics", "map" : map, "reduce" : reduce,
                 "query" : {"date" : {"$gt" : week_ago}}})

sort选项和limit一起使用时通常能够发挥非常大的作用。limit也可以单独使用，用来截取一部分文档发送给map函数。
如果在上个例子中想分析最近10 000个页面的访问次数（而不是最近一周的），就可以使用limit和sort：

> db.runCommand({"mapreduce" : "analytics", "map" : map, "reduce" : reduce,
                 "limit" : 10000, "sort" : {"date" : -1}})

query、limit、sort可以随意组合，但是如果不使用limit的话，sort就不能有效发挥作用。

4. 使用作用域

MapReduce可以为map、reduce、finalize函数都采用一种代码类型。但多数语言里，可以指定传递代码的作用域。然而MapReduce会忽略这个作用域。它有自己的作用域键"scope"，如果想在MapReduce中使用客户端的值，则必须使用这个参数。可以用“变量名 : 值”这样的普通文档来设置该选项，然后在map、reduce和finalize函数中就能使用了。作用域在这些函数内部是不变的。例如，上一节的例子使用1/(newDate() - this.date)计算页面的新旧程度。可以将当前日期作为作用域的一部分传递进去：

> db.runCommand({"mapreduce" : "webpages", "map" : map, "reduce" : reduce,
                 "scope" : {now : new Date()}})

这样，在map函数中就能计算1/(now - this.date)了。

5. 获得更多的输出

还有个用于调试的详细输出选项。如果想看看MapReduce的运行过程，可以将"verbose"指定为true。
也可以用print把map、reduce、finalize过程中的信息输出到服务器日志上。

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