MongoDB MapReduce 实战2

数据库里几百万的数据,处理起来可能会慢,于是,便简单建立了一张小一点的结构类似的表,测试数据/* 0 */{ "_id" : ObjectId("54fe73e36e26d21dc4391bdb"), "CREATE_DATE" : ISODate("2014-07-26T13:57:18Z"), "RFID_NO" : "010101000120140322000173"}/* 1 */{ "_id" : ObjectId("54fe74076e26d21dc4391bdc"), "CREATE_DATE" : ISODate("2014-07-24T11:57:18Z"), "RFID_NO" : "010101000120140322000173"}/* 2 */{ "_id" : ObjectId("54fe74136e26d21dc4391bdd"), "CREATE_DATE" : ISODate("2014-07-27T09:27:18Z"), "RFID_NO" : "010101000120140322000173"}/* 3 */{ "_id" : ObjectId("54fe742a6e26d21dc4391bde"), "CREATE_DATE" : ISODate("2014-07-26T13:57:18Z"), "RFID_NO" : "010101000120140322000883"}需要注意的是,时间类型的加入语句为: db.test.save({RFID_NO:'1',CREATE_DATE:new Date('6/26/2014 13:57:18')});编写Mapfunction Map() {// 取出日志记录中rfid相同的时间记录emit(this.RFID_NO,this.CREATE_DATE); }编写Reducefunction Reduce(key, values) {// 将相同rfid的回收时间拼接到一调记录中var ret = {rfid:key, times:[{}]};for(var i = 0;i < values.length;i++){ret.times[i] = values[i];}return ret;}配置In & Out

运行,,得出结果:

因害怕失败而不敢放手一搏,永远不会成功

MongoDB MapReduce 实战2

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