mongodb中使用mapreduce进行分组统计-创新互联

最近在统计某一个时间段的url去重数，由于数据量巨大导致报错，提示：

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最终通过mapreduce来解决如下：

//定义map函数 map=function(){     emit(this.url,{"count":1}); }//定义reduce函数 reduce=function(key,values){     var total=0;     for(var i=0; i < values.length; i++){         total+=values[i].count;     }     return {count:total} }//执行mapreduce函数,其中out的值是存储执行结果的集合 db.runCommand({"mapreduce":"visit","map":map,"reduce":reduce,"query":{"vtime":{"$gte":1412611200,"$lte":1413907119}},"out":"test.tmp"});

关于mapreduce的选项解释如下：

"out":{replace:"collection name"} -- mapreduce输出结果会替换掉原来的collection,collection不存在则创建 "out":{merge:"collection name"} -- 将新老数据进行合并，新的替换旧的，没有的添加进去 "out":{reduce:"collection name"}-- 存在老数据时，在原来的基础上加新的数据（即new value=old value+mapreduce value） "out":{inline:1} -- 不会创建collection，结果保存在内存里面，只限于结果小于16MB的情况

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新闻名称：mongodb中使用mapreduce进行分组统计-创新互联
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