user {'username':, 'age':, 'account':}
//SQL实现
select username,count(sku) from user group by username
//MapReduce实现
map=function (){
emit(this.username,{count:1})
}
reduce=function (key,values){
var cnt=0;
values.forEach(function(val){ cnt+=val.count;});
return {"count":cnt}
}//执行mapreduce
db.test.mapReduce(map,reduce,{out:"mr1"})
db.mr1.find()
{ "_id" : "Joe", "value" : { "count" : 416 } } { "_id" : "Josh", "value" : { "count" : 287 } } { "_id" : "Ken", "value" : { "count" : 297 } }
//SQL实现
select sum(age * account) from user//MapReduce实现，或者用其他方法实现也可以
？？？？？？？？？？？？？？？？？？？
通常我们会建议避免在MongoDB中使用map/reduce，性能表现并不十分理想。大部分时候可以使用aggregation framework取代，特别是只涉及一个表的时候。
具体语法就请自己查阅aggregation的语法咯。
a*b会比较复杂一点，你实际需要的是每条记录的a*b的值(pipline1)，然后求和(pipline2)：var map = function(){
var reduce = function(key,values){
以上定义完成后执行：db.user.mapReduce(map,reduce,{out:"mr1"});
再查询mr1的文档：db.mr1.find();
将会获得结果