# MongoDB 约束命令

# 输出行数限制

db.t4.aggregate({$limit:4})

# xx 升序 / 降序

db.t4.aggregate([{$sort:{price:-1}}])

1：升序

2：降序

# MapReduce

MapReduce 是一种用于分布式计算的编程模型和处理大规模数据集的方法。

MapReduce 模型的基本思想是将大规模数据集分成小块，然后并行处理这些小块数据以生成中间结果。

Map 阶段（映射阶段）：在这个阶段，原始数据被映射成键 - 值对的形式。每个映射操作都是独立的，可以在不同的计算节点上并行执行。Map 操作通常用于筛选、过滤、排序和转换数据。
Reduce 阶段（归约阶段）：在 Map 阶段之后，所有的中间结果按键分组，并将每个组的数据传递给 Reduce 函数进行聚合和处理。Reduce 操作通常用于对数据进行汇总、计数、计算统计信息等操作。

	//MapReduce
	//map映射
	var map = function(){
	emit(this.type,this.name);
	}
	//reduce减少并以“，”分割
	var reduce = function(key,values){
	return values.join(',');
	}
	//选项设置输出
	var opt={out:"name_list"}
	db.t4.mapReduce(map,reduce,opt)

[
{
“_id”: “电子设备”,
“value”: “logi”
},
{
“_id”: “服装”,
“value”: “安踏，lining”
},
{
“_id”: “电子通信”,
“value”: “oppo,vivo,huawei,iphone8”
},
{
“_id”: “饮品”,
“value”: “康师傅”
}
]

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