关于remapview操作的一个性能问题
在_REMAPPRIVATEVIEW()函数中，有这样一段代码：

#if defined(_WIN32)
            // Note that this negatively affects performance.
            // We must grab the exclusive lock here because remapThePrivateView() on Windows needs
            // to grab it as well, due to the lack of a non-atomic way to remap a memory mapped file.
            // See SERVER-5723 for performance improvement.
            // See SERVER-5680 to see why this code is necessary.
            LockMongoFilesExclusive lk;
#else
            LockMongoFilesShared lk;
#endif

执行remapview时，需要LockMongoFiles锁。win32下，这把锁是排他锁；而其他平台下(linux等)是共享锁。write view刷新到磁盘的时候，也需要LockMongoFiles共享锁。这样，在win32下，如果在执行磁盘刷新操作，则remapview操作会被阻塞；而在执行remapview之前，已经获得了全局写锁，这样会阻塞所有的读写操作。因此，在win32平台下，太多的写操作(写操作越多，remapview越频繁)会导致整个数据库读写阻塞。

在win32和linux下做了一个测试，不停的插入大小为10k的记录。结果显示如下：上图win32平台，下图为linux平台；横坐标为时间轴，从0开始；纵坐标为每秒的插入次数。很明显的，linux平台的性能比win32好很多。

MongoDB除了基本的查询功能,还提供了很多强大的聚合工具,其中简单的可计算集合中的文档个数,

复杂的可利用MapReduce做复杂数据分析.

1.count

count返回集合中的文档数量

db.refactor.count()

不管集合有多大,都能很快的返回文档数量.

可以传递查询,MongoDB会计算查询结果的数量

db.refactor.count({"username":"refactor"})

但是增加查询条件会使count变慢.

2.distinct

distinct用来找出给定键的所有不同值.使用时必须指定集合和键.

如:

db.runCommand({"distinct":"refactor","key":"username"})

 3.group

group先选定分组所依据的键,MongoDB将会将集合依据选定键值的不同分成若干组.然后可以通过聚合每一组内的文档,

产生一个结果文档.

如：

db.runCommand(
{
　　"group":
　　{
　　　　"ns":"refactor",
　　　　"key":{"username":true},
　　　　"initial":{"count":0},
　　　　"$reduce":function(doc,prev)
　　　　{
　　　　　　prev.count++;
　　　　},
　　　　"condition":{"age":{"$gt":40}}
　　}
}
)

   "ns":"refactor",

指定要进行分组的集合
    "key":{"username":true},

指定文档分组的依据,这里是username键,所有username键的值相等的被划分到一组,true为返回键username的值
    "initial":{"count":0},

每一组reduce函数调用的初始个数.每一组的所有成员都会使用这个累加器.
    "$reduce":function(doc,prev){...}

每个文档都对应的调用一次.系统会传递两个参数:当前文档和累加器文档.

"condition":{"age":{"$gt":40}}

这个age的值大于40的条件

4.使用完成器

完成器用于精简从数据库传到用户的数据.group命令的输出一定要能放在单个数据库相应中.

"finalize"附带一个函数,在数组结果传递到客户端之前被调用一次.

db.runCommand(
　　{
　　　　"group":
　　　　{
　　　　　　"ns":"refactor",
　　　　　　"key":{"username":true},
　　　　　　"initial":{"count":0},
　　　　　　"$reduce":function(doc,prev)
　　　　　　{
　　　　　　　　prev.count++;
　　　　　　},
　　　　　　"finalize":function(doc)
　　　　　　{
　　　　　　　　doc.num=doc.count;
　　　　　　　　delete doc.count;
　　　　　　}
　　　　}
　　}
)

finalize能修改传递的参数也能返回新值.

5.将数组作为键使用

有些时候分组所依据的条件很复杂,不仅是一个键.比如要使用group计算每个类别有多篇博客文章.由于有很多作者,

给文章分类时可能不规律的使用了大小写.所以,如果要是按类别名来分组,最后"MongoDB"和"mongodb"就是不同的组.

为了消除这种大小写的影响,就要定义一个函数来确定文档所依据的键.

定义分组要用到$keyf

db.runCommand(
 {
  "group":
   {
    "ns":"refactor",
    "$keyf":function(doc){return {"username":doc.username.toLowerCase()}},
    "initial":{"count":0},
    "$reduce":function(doc,prev)
       {
        prev.count++;
       }
   }
 }
)

6.MapReduce

count,distinct,group能做的事情MapReduce都能做.它是一个可以轻松并行化到多个服务器的聚合方法.它会

拆分问题,再将各个部分发送到不同机器上,让每台机器完成一部分.当所有机器都完成时候,再把结果汇集起来形成

最终完整的结果.

MapReduce需要几个步骤:

1.映射,将操作映射到集合中的每个文档.这个操作要么什么都不做,要么 产生一个键和n个值.

2.洗牌,按照键分组,并将产生的键值组成列表放到对应键中.

3.化简,把列表中的值 化简 成一个单值,这个值被返回.

4.重新洗牌,直到每个键的列表只有一个值为止,这个值就是最终结果.

MapReduce的速度比group慢,group也很慢.在应用程序中,最好不要用MapReduce,可以在后台运行MapReduce

创建一个保存结果的集合,可以对这个集合进行实时查询.

找出集合中的所有键

MongoDB没有模式,所以并不知晓每个文档有多少个键.通常找到集合的所有键的做好方式是用MapReduce.

在映射阶段,想得到文档中的每个键.map函数使用emit 返回要处理的值.emit会给MapReduce一个键和一个值.

这里用emit将文档某个键的记数(count)返回({count:1}).我们为每个键单独记数,所以为文档中的每一个键调用一次emit,

this是当前文档的引用:

map=function(){
　　for(var key in this)
　　{
　　　　emit(key,{count:1})
　　}
};

这样返回了许许多多的{count:1}文档,每一个都与集合中的一个键相关.这种有一个或多个{count:1}文档组成的数组,

会传递给reduce函数.reduce函数有两个参数,一个是key,也就是emit返回的第一个值,另一个参数是数组,由一个或者多个

对应键的{count:1}文档组成.

reduce=function(key,emits){
　　total=0;
　　for(var i in emits){
　　　　total+=emits[i].count;
　　}
　　return {count:total};
}

reduce要能被反复被调用,不论是映射环节还是前一个化简环节.reduce返回的文档必须能作为reduce的

第二个参数的一个元素.如x键映射到了3个文档{"count":1,id:1},{"count":1,id:2},{"count":1,id:3}

其中id键用于区别.MongoDB可能这样调用reduce:

>r1=reduce("x",[{"count":1,id:1},{"count":1,id:2}])

{count:2}

>r2=reduce("x",[{"count":1,id:3}])

{count:1}

>reduce("x",[r1,r2])

{count:3}

reduce应该能处理emit文档和其他reduce结果的各种集合.

如:

mr=db.runCommand(
　　{
　　"mapreduce":"refactor",
　　"map":map,
　　"reduce":reduce,
　　"out":{inline:1}
　　}
)

或:

db.refactor.mapReduce(map,reduce,{out:{inline:1}})

"timeMillis" : 5,//操作花费的时间
"counts" : {
"input" : 10,//发往到map函数的文档个数
"emit" : 40,//在map函数中emit被调用的次数
"reduce" : 4,//在map函数中reduce被调用的次数
"output" : 4//结果集合中创建的文档数量.
},

1.mapreduce是根据map函数里调用的emit函数的第一个参数来进行分组的
2.仅当根据分组键分组后一个键匹配多个文档，才会将key和文档集合交由reduce函数处理

注意MongoDB 1.8版本以上,必须指明 out 参数

否则会报如下错误:

"assertion" : "'out' has to be a string or an object",
"assertionCode" : 13606,

MapReduce中的其他键

mapreduce,map,reduce这三个键是必须的,MapReduce命令还有其他的可选键

finalize:函数

将reduce的结果发送给这个键,这是处理过程的最后一步

keeptemp:布尔值

连接关闭时,临时结果是否保存

output:字符串

结果集合的名字,设定该项则隐含着keeptemp:true

query:文档

会在发往map函数前,先用指定条件过滤文档

sort:文档

会在发往map函数前先给文档排序

limit:整数

发往map函数文档的最大数量

scope:文档

javascript代码中要用到的变量

verbose:布尔值

是否产生更加信息的服务器日志