分析在mongodb中正成为越来越重要的话题，因为它在越来越多的大型项目中使用。人们厌倦了使用不同的软件来做分析（包括hadoop），
分析在mongodb中正成为越来越重要的话题，因为它在越来越多的大型项目中使用。人们厌倦了使用不同的软件来做分析（包括hadoop），它们显然需要传输大量开销的数据。
mongodb提供了两种内置分析数据的方法：map reduce和aggregation框架。mr非常灵活，很容易部署。它通过分区工作良好，，并允许大量输出。mr在mongodb v2.4中，通过使用javascript引擎把spider monkey替换成v8,性能提升很多。老板抱怨它太慢了，尤其是和agg框架（使用c++）相比。让我们看看能否从中榨出点果汁。
练习让我们插入1千万条文档，每个文档包含一个从0到1000000的整数。这意味着平均有10个文档会具有相同的值。
> for (var i = 0; i > db.uniques.findone()
{ _id : objectid(51d3c386acd412e22c188dec), dim0 : 570859 }
> db.uniques.ensureindex({dim0: 1})
> db.uniques.stats()
{
        ns : test.uniques,
        count : 10000000,
        size : 360000052,
        avgobjsize : 36.0000052,
        storagesize : 582864896,
        numextents : 18,
        nindexes : 2,
        lastextentsize : 153874432,
        paddingfactor : 1,
        systemflags : 1,
        userflags : 0,
        totalindexsize : 576040080,
        indexsizes : {
                _id_ : 324456384,
                dim0_1 : 251583696
        },
        ok : 1
}
从这其中，我们想要计算出现的不同值的个数。可以用下列mr任务轻松完成这个工作:
> db.runcommand(
{ mapreduce: uniques,
map: function () { emit(this.dim0, 1); },
reduce: function (key, values) { return array.sum(values); },
out: mrout })
{
        result : mrout,
        timemillis : 1161960,
        counts : {
                input : 10000000,
                emit : 10000000,
                reduce : 1059138,
                output : 999961
        },
        ok : 1
}
正如你在输出内容中看到的，这耗费了大概1200秒(在ec2 m3实例上进行的测试)。有1千万个map，1百万个reduce，输出了999961个文档。结果就像下面这样:
> db.mrout.find()
{ _id : 1, value : 10 }
{ _id : 2, value : 5 }
{ _id : 3, value : 6 }
{ _id : 4, value : 10 }
{ _id : 5, value : 9 }
{ _id : 6, value : 12 }
{ _id : 7, value : 5 }
{ _id : 8, value : 16 }
{ _id : 9, value : 10 }
{ _id : 10, value : 13 }
...
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