Map-reduce是一种数据处理范例，用于将大量数据压缩为有用的聚合结果。 对于map-reduce操作，MongoDB提供了mapReduce数据库命令。
一个简单的map-reduce示例如下：
在此map-reduce操作中，MongoDB将映射(map)操作应用于每个输入文档（即集合中与查询条件匹配的文档）。map函数提交(emit)一个键值对(key-value)。对于具有多个值的key钥，MongoDB应用reduce操作，该操作用于聚合数据。然后MongoDB将结果存储在一个集合中。reduce函数的输出还可以选择通过finalize函数以进一步压缩或处理聚合的结果。
MongoDB中的所有map-reduce函数都是JavaScript，并在mongod进程中运行。 Map-reduce操作将单个集合的文档作为输入，并可在开始映射阶段之前执行任意排序和限制。 mapReduce可以将map-reduce操作的结果作为文档返回，也可以将结果写入集合。 输入和输出集合可以分片。
对于大多数聚合操作，聚合管道( Aggregation Pipeline)[https://docs.mongodb.com/manual/core/aggregation-pipeline/]提供更好的性能和更一致的接口。 但是，map-reduce操作提供了一些目前在聚合管道中不可用的灵活性。
Map-Reduce JavaScript 函数
在MongoDB中，map-reduce操作使用自定义JavaScript函数将值(value)映射或关联到键(key)。 如果某个键(key)有对应多个值(value)，则该操作应该将键的值reduces为单个对象。
使用自定义JavaScript函数可以灵活地进行map-reduce操作。 例如，在处理文档时，map函数可以创建多个键和值映射或不进行映射。 Map-reduce操作还可以使用自定义JavaScript函数对映射的结果进行最终修改，并在映射操作的最后阶段进行reduce操作，执行其他计算。
Map-Reduce 行为
在MongoDB中，map-reduce操作可以将结果写入集合或返回结果内联。 如果将map-reduce输出写入集合，则可以在合并替换，合并或减少新结果与先前结果的同一输入集合上执行后续map-reduce操作。 有关详细信息和示例，请参阅mapReduce和Perform Incremental(执行增量) Map-Reduce。
当返回map-reduce操作的内联结果时，结果文档必须在BSON文档大小限制内，该限制当前为16兆字节。 有关map-reduce操作的限制和限制的其他信息，请参阅mapReduce参考页面。
MongoDB支持分片集合上的map-reduce操作。 Map-reduce操作还可以将结果输出到分片集合。 请参见Map-Reduce and Sharded Collections。
Views(视图)不支持map-reduce操作。
一个简单的测试
MongoDB地理空间数据存储及检索
上面链接是之前曾经做过一个全国县级行政边界矢量入库到MongoDB的记录，这里用它来测试一下。
简单的测试一下全国每个省都有多少个县
db.getCollection('xzbj').mapReduce(
function() { emit(this.properties.sheng,1);},
function(key,values){return Array.sum(values);},
{
query:{},
out:"xian_count"
}
)
这里将结果输出到了xian_count这个新的集合中，可以打开这个集合查看结果。
上面的query也可以没有，就是默认集合内全部文档。
如果不想把结果输出到一个集合，直接显示结果，则可以使用out: { inline: 1 }。
计算一下湖南省每个地级市有多少个县
使用下面语句
db.getCollection('xzbj').mapReduce(
function() { emit(this.properties.di,1);},
function(key,values){return Array.sum(values);},
{
query:{ 'properties.sheng':'湖南'},
out: { inline: 1 }
}
)
得到输出如下（这里如果是针对全国的数据是有问题的，因为之前没有正确处理港澳台数据）：
{
"results" : [
{
"_id" : "娄底市",
"value" : 5.0
},
{
"_id" : "岳阳市",
"value" : 7.0
},
{
"_id" : "常德市",
"value" : 9.0
},
{
"_id" : "张家界市",
"value" : 3.0
},
{
"_id" : "怀化市",
"value" : 12.0
},
{
"_id" : "株洲市",
"value" : 6.0
},
{
"_id" : "永州市",
"value" : 10.0
},
{
"_id" : "湘潭市",
"value" : 4.0
},
{
"_id" : "湘西土家族苗族自治州",
"value" : 8.0
},
{
"_id" : "益阳市",
"value" : 6.0
},
{
"_id" : "衡阳市",
"value" : 8.0
},
{
"_id" : "邵阳市",
"value" : 11.0
},
{
"_id" : "郴州市",
"value" : 11.0
},
{
"_id" : "长沙市",
"value" : 5.0
}
],
"timeMillis" : 19.0,
"counts" : {
"input" : 105,
"emit" : 105,
"reduce" : 14,
"output" : 14
},
"ok" : 1.0,
"_o" : {
"results" : [
{
"_id" : "娄底市",
"value" : 5.0
},
{
"_id" : "岳阳市",
"value" : 7.0
},
{
"_id" : "常德市",
"value" : 9.0
},
{
"_id" : "张家界市",
"value" : 3.0
},
{
"_id" : "怀化市",
"value" : 12.0
},
{
"_id" : "株洲市",
"value" : 6.0
},
{
"_id" : "永州市",
"value" : 10.0
},
{
"_id" : "湘潭市",
"value" : 4.0
},
{
"_id" : "湘西土家族苗族自治州",
"value" : 8.0
},
{
"_id" : "益阳市",
"value" : 6.0
},
{
"_id" : "衡阳市",
"value" : 8.0
},
{
"_id" : "邵阳市",
"value" : 11.0
},
{
"_id" : "郴州市",
"value" : 11.0
},
{
"_id" : "长沙市",
"value" : 5.0
}
],
"timeMillis" : 19,
"counts" : {
"input" : 105,
"emit" : 105,
"reduce" : 14,
"output" : 14
},
"ok" : 1.0
},
"_keys" : [
"results",
"timeMillis",
"counts",
"ok"
],
"_db" : {
"_mongo" : {
"slaveOk" : true,
"host" : "127.0.0.1:27017",
"defaultDB" : "test",
"_readMode" : "commands"
},
"_name" : "us"
}
}