mongodb的MapReduce学习
Map-Reduce部分：Map-Reduce相当于关系型数据库中的group by，主要用于统计数据之用。MongoDB提供的Map-Reduce非常灵活，
对于大规模数据分析也相当实用。
语法
db.collection.mapReduce(
map, // 即map函数。映射函数(生成键值对序列,作为reduce的参数)。
reduce, // 即reduce函数。统计函数。
options // 一些选项
)
使用Map-Reduce要实现两个函数map函数和reduce函数，map函数调用emit(key, value)，遍历collection中所有的文档，
将key与value传递给reduce函数进行处理。
map函数必须调用emit(key, value) 返回键值对。
参数说明
map函数部分
作用：用于分组
函数：function map(){
emit(param1, param2);
}
参数说明：
param1：需要分组的字段，this.字段名
param2：需要进行统计的字段，this.字段名
reduce部分
作用：处理需要统计的字段
函数：function reduce(key, values){
// 统计字段处理
}
参数说明：
key： 指分组字段（emit的param1）对应的值
values：指需要统计的字段（emit的param2）值组成的数组
几个简单的统计常用方法
1.对数值类型进行求和
function reduce(key, values){
return Array.sum(values);
}
2.对字符串类型进行拼凑
function reduce(key, values){
return values.join(', ');
}
option部分
out：将统计结果存放到集合中 (不指定则使用临时集合,在客户端断开后自动删除)
query：一个筛选条件，只有满足条件的文档才会调用map函数（query，limit，sort可以随意组合）
sort：和limit结合的sort排序参数（也是在发往map函数前给文档排序），可以优化分组机制
limit：发往map函数的文档数量的上限（要是没有limit，单独使用sort的用处不大）
例子
先插入一些测试用的数据。
>db.mythings.insert({location:'Guangzhou', population:2400})
>db.mythings.insert({location:'Shanghai', population:2500})
>db.mythings.insert({location:'Beijing', population:2200})
>db.mythings.insert({location:'Shenzhen', population:2100})
>db.mythings.insert({location:'Guangzhou', population:2400})
>db.mythings.insert({location:'Shanghai', population:2500})
>db.mythings.insert({location:'Beijing', population:2200})
>db.mythings.insert({location:'Shenzhen', population:2100})
需求：统计各城市的人口总数。
>function map(){
emit(this.location, this.population);
}
>function reduce( key, values ){
return {"城市":key, "总数":Array.sum(values)};
}
>db.mythings.mapReduce( map, reduce, {
out: "popu_counts",
query: {}
}).find()
