有了存储就会牵扯到查询，虽然用普通的方式也可以进行查询，但今天要介绍的是如何使用MONGODB中提供的MapReduce功能进行查询。

　　今天介绍如何基于sharding机制进行mapreduce查询。在MongoDB的官方文档中，这么一句话：

　　Sharded Environments

　　In sharded environments, data processing of map/reduce operations runs in parallel on all shards.

　　即: map/reduce操作会并行运行在所有的shards上。

　　下面我们就用之前这篇文章中白搭建的环境来构造mapreduce查询：

　　首先要说的是，基于sharding的mapreduce与非sharding的数据在返回结构上有一些区别，我目前注意到的主要是不支持定制式的json格式的返回数据，也就是下面方式可能会出现问题：

　　return { count : total };

　　注意：上面的情况目前出现在了我的测试环境下，如下图：

　　

　　就需要改成 return count;

　　下面是测试代码，首先是按帖子id来查询相应数量(基于分组查询实例方式)：

public partial class getfile : System.Web.UI.Page 　　{ 　　public Mongo Mongo { get; set; } 　　public IMongoDatabase DB 　　{ 　　get 　　{ 　　return this.Mongo[“dnt_mongodb”]; 　　} 　　} 　　///  　　/// Sets up the test environment. You can either override this OnInit to add custom initialization. 　　///  　　public virtual void Init() 　　{ 　　string ConnectionString = “Server=10.0.4.85:27017;ConnectTimeout=30000;ConnectionLifetime=300000;MinimumPoolSize=512;MaximumPoolSize=51200;Pooled=true”; 　　if (String.IsNullOrEmpty(ConnectionString)) 　　throw new ArgumentNullException(“Connection string not found.”); 　　this.Mongo = new Mongo(ConnectionString); 　　this.Mongo.Connect(); 　　} 　　string mapfunction = “function(){n” + 　　” if(this._id==’548111′) { emit(this._id, 1); } n” + 　　”};”; 　　string reducefunction = “function(key, current ){” + 　　” var count = 0;” + 　　” for(var i in current) {” + 　　” count+=current[i];” + 　　” }” + 　　” return count ;n” + 　　”};”; 　　protected void Page_Load(object sender, EventArgs e) 　　{ 　　Init(); 　　var mrb = DB[“posts1”].MapReduce();//attach_gfstream.files 　　int groupCount = 0; 　　using (var mr = mrb.Map(mapfunction).Reduce(reducefunction)) 　　{ 　　foreach (Document doc in mr.Documents) 　　{ 　　groupCount = int.Parse(doc[“value”].ToString()); 　　} 　　} 　　this.Mongo.Disconnect(); 　　} 　　}

　　下面是运行时的查询结果，如下：

　　

　　接着演示一下如何把查询到的帖子信息返回并装入list集合，这里只查询ID为548110和548111两个帖子：

string mapfunction = “function(){n” + 　　” if(this._id==’548110’|| this._id==’548111′) { emit(this, 1); } n” + 　　”};”; 　　string reducefunction = “function(doc, current ){” + 　　” return doc;n” + 　　”};”; 　　protected void Page_Load(object sender, EventArgs e) 　　{ 　　Init(); 　　var mrb = DB[“posts1”].MapReduce();//attach_gfstream.files 　　List postDoc = new List(); 　　using (var mr = mrb.Map(mapfunction).Reduce(reducefunction)) 　　{ 　　foreach (Document doc in mr.Documents) 　　{ 　　postDoc.Add((Document)doc[“value”]); 　　} 　　} 　　this.Mongo.Disconnect(); 　　}

　　下面是运行时的查询结果，如下：

　　

　　上面的map/reduce方法还有许多写法，如果大家感兴趣可以看一下如下这些链接：

　　http://cookbook.mongodb.org/patterns/unique_items_map_reduce/

　　http://www.mongodb.org/display/DOCS/MapReduce

　　当然在mongos进行map/reduce运算时，会生成一些临时文件，如下图：

　　

　　我猜这些临时文件可能会对再次查询系统时的性能有一些提升(但目前未观察到)。

　　当然对于mongodb的gridfs系统可使用它搭建分布式文件存储系统，我之前已介绍过，我也做了测试，但遗憾的是并未成功，它经常会报一些错误，比如：

　　Thu Sep 09 12:09:29 Assertion failure _grab clientparallel.cpp 461

　　看来mapreduce程序链接到mongodb上时，会产生一些问题，但不知道是不是其自身稳定性的原因，还是我的机器环境设置问题(内存或配置的64位系统mongos与32位的client连接问题)。