测试目的：综测前面的聚合函数。

测试数据：

> db.tianyc_test3.find()

{ "_id" : ObjectId("51258e47ff13bc6383473137"), "name" : "xtt", "dic" : 1 }

{ "_id" : ObjectId("51258e49ff13bc6383473138"), "name" : "xtt", "dic" : 2 }

{ "_id" : ObjectId("51258e4bff13bc6383473139"), "name" : "xtt", "dic" : 3 }

{ "_id" : ObjectId("51258e4eff13bc638347313a"), "name" : "xtt", "dic" : 4 }

{ "_id" : ObjectId("51258e50ff13bc638347313b"), "name" : "xtt", "dic" : 5 }

{ "_id" : ObjectId("51258e5aff13bc638347313c"), "name" : "yct", "dic" : 1 }

{ "_id" : ObjectId("51258e5cff13bc638347313d"), "name" : "yct", "dic" : 2 }

{ "_id" : ObjectId("51258e62ff13bc638347313e"), "name" : "neu", "dic" : 1 }

{ "_id" : ObjectId("51258e64ff13bc638347313f"), "name" : "neu", "dic" : 2 }

{ "_id" : ObjectId("51258e65ff13bc6383473140"), "name" : "neu", "dic" : 3 }

{ "_id" : ObjectId("51258e68ff13bc6383473141"), "name" : "neu", "dic" : 4 }

>

实现如下SQL：

select name, count(*), sum(dic), avg(dic), max(dic), min(dic)

from tianyc_test3

where dic>1

group by name

having count(*)>2

这个SQL中的5个聚合函数都使用了dic列。实际应用中，可以换成不同的列。

1. 编写map

> var m = function(){

... if (this.dic>1){ #where条件对应到这里，也可以对应到执行mapreduce时的query参数中。

... key=this.name;

... value={dic_count:this.dic, dic_sum:this.dic, dic_avg:this.dic, dic_max:this.dic, dic_min:this.dic}#实际应用中，可以换用不同的列。

... emit(key, value);

... }

... }

2. 编写reduce

> var r = function (key,values) {

... var result={dic_count:values.length, dic_sum:0, dic_avg:0, dic_max:values[0].dic_max, dic_min:values[0].dic_min}#返回结果为内嵌集合，设定了初始值。其中count直接使用数组长度，不需再计算。

... for (var i=0; i<values.length; i++) {

... result.dic_sum+=values[i].dic_sum; #sum

... if (result.dic_max<values[i].dic_max) {result.dic_max=values[i].dic_max;} #max

... if (result.dic_min>values[i].dic_min) {result.dic_min=values[i].dic_min;} #min

... }

... result.dic_avg=result.dic_sum/values.length; #avg

... return result;

... };

3. 编写finalize

> var f = function(key, rvalues){

... if (rvalues.dic_count>2){rvalues.get='true';} #增加列get，用于实现having

... else {rvalues.get='false'};

... return rvalues;

... }

4. 执行mapreduce

> var res = db.runCommand({

... mapreduce:'tianyc_test3',

... map:m,

... reduce:r,

... finalize:f, #可以在这里使用query参数，进行更复杂的mongo查询。

... out:'tianyc_mr_Result1'

... }

... )

5. 获取结果

> db.tianyc_mr_Result1.find() #查询结果

{ "_id" : "neu", "value" : { "dic_count" : 3, "dic_sum" : 9, "dic_avg" : 3, "dic_max" : 4, "dic_min" : 2, "get" : "true" } }

{ "_id" : "xtt", "value" : { "dic_count" : 4, "dic_sum" : 14, "dic_avg" : 3.5, "dic_max" : 5, "dic_min" : 2, "get" : "true" } }

{ "_id" : "yct", "value" : { "dic_count" : 2, "dic_sum" : 2, "dic_avg" : 2, "dic_max" : 2, "dic_min" : 2, "get" : "false" } }

> db.tianyc_mr_Result1.find({'value.get':'true'},{'value.get':0}) # 使用find条件，得到最终结果。

{ "_id" : "neu", "value" : { "dic_count" : 3, "dic_sum" : 9, "dic_avg" : 3, "dic_max" : 4, "dic_min" : 2 } }

{ "_id" : "xtt", "value" : { "dic_count" : 4, "dic_sum" : 14, "dic_avg" : 3.5, "dic_max" : 5, "dic_min" : 2 } }

>