MapReduce应该算是MongoDB操作中比较复杂的了，自己开始理解的时候还是动了动脑子的，所以记录在此！
命令语法：详细看
db.runCommand(
{ mapreduce : 字符串，集合名,
map : 函数,见下文
reduce : 函数，见下文
[, query : 文档，发往map函数前先给过渡文档]
[, sort : 文档，发往map函数前先给文档排序]
[, limit : 整数，发往map函数的文档数量上限]
[, out : 字符串，统计结果保存的集合]
[, keeptemp: 布尔值，链接关闭时临时结果集合是否保存]
[, finalize : 函数，将reduce的结果送给这个函数，做最后的处理]
[, scope : 文档,js代码中要用到的变量]
[, jsMode : 布尔值，是否减少执行过程中BSON和JS的转换，默认
true
]
[, verbose : 布尔值，是否产生更加详细的服务器日志，默认
true
]
}
);
测试数据：
![]()
现在我要统计同一age的name,也就是像如下的结果：
{age:0,names:["name_6","name_12","name_18"]}
{age:1,names:["name_1","name_7","name_13","name_19"]}
......
第一步是写映射（Map）函数,可以简单的理解成分组吧~
m=(){
emit(.age,.name);
}
emit的第一个参数是key，就是分组的依据，这是自然是age了，后一个是value，可以是要统计的数据，下面会说明，value可以是JSON对象。
这样m就会把送过来的数据根据key分组了，可以想象成如下结构：
第一组
{key:0,values: ["name_6","name_12","name_18"]
第二组
{key:1,values: ["name_1","name_7","name_13","name_19"]
......
组中的key其实就是age的值了，values是个数组，数组内的成员都有相同的age!!。
第二步就是简化了，编写reduce函数：
r=(key,values){
ret={age:key,names:values};
ret;
}
reduce函数会处理每一个分组，参数也正好是我们想像分组里的key和values。
这里reduce函数只是简单的把key和values包装了一下，因为不用怎么处理就是我们想要的结果了，然后返回一个对象。对象结构正好和我们想象的相符！：
{age:对应的age，names:[名字1，名字2..]}
最后，还可以编写finalize函数对reduce的返回值做最后处理：
f=(key,rval){
(key==0){
rval.msg="a new life,baby!";
}
rval
}
这里的key还是上面的key，也就是还是age,rval是reduce的返回值，所以rval的一个实例如：{age:0,names:["name_6","name_12","name_18"]},
这里判断 key 是不是 0 ,如果是而在 rval 对象上加 msg 属性，显然也可以判断 rval.age==0,因为 key 和 rval.age 是相等的嘛！！
这里其他的选项就不说了，一看就知道。
运行：
db.runCommand({
mapreduce:"t",
map:m,
reduce:r,
finalize:f,
out:"t_age_names"
}
)
![]()
结果导入到 t_age_names 集合中，查询出来正是我想要的结果，看一下文档的结构，不难发现，_id 就是 key，value 就是处理后的返回值。
转自 http://www.cnblogs.com/loogn/archive/2012/02/09/2344054.html
本文转自布拉君君 51CTO博客，原文链接：http://blog.51cto.com/5148737/1638024，如需转载请自行联系原作者
