>db.posts.insert({
   "post_text": "php中文網(wǎng)，最全的技術(shù)文檔。",
   "user_name": "mark",
   "status":"active"
})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
>db.posts.insert({
   "post_text": "php中文網(wǎng)，最全的技術(shù)文檔。",
   "user_name": "mark",
   "status":"active"
})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
>db.posts.insert({
   "post_text": "php中文網(wǎng)，最全的技術(shù)文檔。",
   "user_name": "mark",
   "status":"active"
})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
>db.posts.insert({
   "post_text": "php中文網(wǎng)，最全的技術(shù)文檔。",
   "user_name": "mark",
   "status":"active"
})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
>db.posts.insert({
   "post_text": "php中文網(wǎng)，最全的技術(shù)文檔。",
   "user_name": "mark",
   "status":"disabled"
})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
>db.posts.insert({
   "post_text": "php中文網(wǎng)，最全的技術(shù)文檔。",
   "user_name": "php",
   "status":"disabled"
})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
>db.posts.insert({
   "post_text": "php中文網(wǎng)，最全的技術(shù)文檔。",
   "user_name": "php",
   "status":"disabled"
})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
>db.posts.insert({
   "post_text": "php中文網(wǎng)，最全的技術(shù)文檔。",
   "user_name": "php",
   "status":"active"
})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
現(xiàn)在，我們將在 posts 集合中使用 mapReduce 函數(shù)來選取已發(fā)布的文章(status:"active")，并通過user_name分組，計(jì)算每個(gè)用戶的文章數(shù)：

>db.posts.mapReduce( 
   function() { emit(this.user_name,1); }, 
   function(key, values) {return Array.sum(values)}, 
      {  
         query:{status:"active"},  
         out:"post_total" 
      }
)
以上 mapReduce 輸出結(jié)果為：

{
        "result" : "post_total",
        "timeMillis" : 23,
        "counts" : {
                "input" : 5,
                "emit" : 5,
                "reduce" : 1,
                "output" : 2
        },
        "ok" : 1
}
結(jié)果表明，共有4個(gè)符合查詢條件（status:"active"）的文檔， 在map函數(shù)中生成了4個(gè)鍵值對(duì)文檔，最后使用reduce函數(shù)將相同的鍵值分為兩組。



具體參數(shù)說明：

result：儲(chǔ)存結(jié)果的collection的名字,這是個(gè)臨時(shí)集合，MapReduce的連接關(guān)閉后自動(dòng)就被刪除了。

timeMillis：執(zhí)行花費(fèi)的時(shí)間，毫秒為單位

input：滿足條件被發(fā)送到map函數(shù)的文檔個(gè)數(shù)

emit：在map函數(shù)中emit被調(diào)用的次數(shù)，也就是所有集合中的數(shù)據(jù)總量

ouput：結(jié)果集合中的文檔個(gè)數(shù)（count對(duì)調(diào)試非常有幫助）

ok：是否成功，成功為1

err：如果失敗，這里可以有失敗原因，不過從經(jīng)驗(yàn)上來看，原因比較模糊，作用不大

使用 find 操作符來查看 mapReduce 的查詢結(jié)果：

>db.posts.mapReduce( 
   function() { emit(this.user_name,1); }, 
   function(key, values) {return Array.sum(values)}, 
      {  
         query:{status:"active"},  
         out:"post_total" 
      }
).find()
以上查詢顯示如下結(jié)果，兩個(gè)用戶 tom 和 mark 有兩個(gè)發(fā)布的文章:

{ "_id" : "mark", "value" : 4 }
{ "_id" : "php", "value" : 1 }
用類似的方式，MapReduce可以被用來構(gòu)建大型復(fù)雜的聚合查詢。

Map函數(shù)和Reduce函數(shù)可以使用 JavaScript 來實(shí)現(xiàn)，使得MapReduce的使用非常靈活和強(qiáng)大。