开门见山，20%是我造的，哈哈，为的就是让各位mongoer能够对db.system.js collection 引起注意。
这个也是在我最近浏览InfoQ 的时候，看到一篇关于MongoDB 文章的时候意识到的问题，随后和开发们沟通了下，结果是对这个collection 不是很了解，遂生此文。
system.js
先来看下官文给出的解释：
The
<database>.system.js<database>.system.jscollection holds special JavaScript code for use in server side JavaScript. See Store a JavaScript Function on the Server for more information.
解释很简单，马上就进入实操环节
db.system.js.save( { _id: "echoFunction", value : function(x) { return x; } }) 但是并没有任何效果，shell里表示，echoFunction undefined.
在查看 db.system.js 确实有一条记录
> db.system.js.find({_id: 'echoFunction'}).pretty(){ "_id" : "echoFunction", "value" : { "code" : "function (x) { return x; }" }} 继续查看doc，原来还需要通过 loadServerScripts 函数 load 进数据字典，这个操作就有点像我们在linux 环境中 source ~/.bash_profile 一样了。
执行一次，db.loadServerScripts() ， 果然就可以使用我们自定义的函数了。
那问题来了，如何提升我们的工作效率呢？
在MongoDB 中，虽然有 $sum, $avg 等一系列的pipeline，但是，对于DBA也好，Developer 也罢，许多的报表、统计aggregation 并不能完全代劳，mapReduce 就是为了这个时候而上的，那每次都要去写一个function 去 sum，去 avg 总显得在反复造轮子，因此我们完全可以在这种情况下，在 db.system.js 中加入我们常用的统计函数，比如 sum, avg, max, min 等等。
这里我就给出自己常用的函数供大家参考：
- SUM
db.system.js.save( { _id : "Sum" ,value : function(key,values){ var total = 0; for(var i = 0; i < values.length; i++) total += values[i]; return total;}}); - AVERAGE
db.system.js.save( { _id : "Avg" ,value : function(key,values){ var total = Sum(key,values); var mean = total/values.length; return mean;}}); - MAX
db.system.js.save( { _id : "Max" ,value : function(key,values){ var maxValue=values[0]; for(var i=1;i maxValue) { maxValue=values[i]; } } returnmaxValue;}}); - MIN
db.system.js.save( { _id : "Min" ,value : function(key,values){ var minValue=values[0]; for(var i=1;i - VARIANCE
db.system.js.save( { _id : "Variance" ,value : function(key,values){ var squared_Diff = 0; var mean = Avg(key,values); for(var i = 0; i < values.length; i++) { var deviation = values[i] - mean; squared_Diff += deviation * deviation; } var variance = squared_Diff/(values.length); return variance;}}); - STD DEVIATION
db.system.js.save( { _id : "Standard_Deviation", value : function(key,values){ var variance = Variance(key,values); return Math.sqrt(variance);}}); MapReduce
那么接下来我们就用Map-Reduce来结合之前的自定义聚合函数来做详解。（这里权当各位大佬熟悉Map-Reduce了）
- 引入demo data
{ "_id" : ObjectId("4f7be0d3e37b457077c4b13e"), "_class" : "com.infosys.mongo.Sales", "orderId" : 1, "orderDate" : "26/03/2011","quantity" : 20, "salesAmt" : 200, "profit" : 150, "customerName" : "CUST1", "productCategory" : "IT", "productSubCategory" : "software", "productName" : "Grad", "productId" : 1 }{ "_id" : ObjectId("4f7be0d3e37b457077c4b13f"), "_class" : "com.infosys.mongo.Sales", "orderId" : 2, "orderDate" : "23/05/2011", "quantity" : 30, "salesAmt" : 200, "profit" : 40, "customerName" : "CUST2", "productCategory" : "IT", "productSubCategory" : "hardware", "productName" : "HIM", "productId" : 1 }{ "_id" : ObjectId("4f7be0d3e37b457077c4b140"), "_class" : "com.infosys.mongo.Sales", "orderId" : 3, "orderDate" : "22/09/2011", "quantity" : 40, "salesAmt" : 200, "profit" : 80, "customerName" : "CUST1", "productCategory" : "BT", "productSubCategory" : "services", "productName" : "VOCI", "productId" : 2 }{ "_id" : ObjectId("4f7be0d3e37b457077c4b141"), "_class" : "com.infosys.mongo.Sales", "orderId" : 4, "orderDate" : "21/10/2011", "quantity" : 30, "salesAmt" : 200, "profit" : 20, "customerName" : "CUST3", "productCategory" : "BT", "productSubCategory" : "hardware", "productName" : "CRUD", "productId" : 2 }{ "_id" : ObjectId("4f7be0d3e37b457077c4b142"), "_class" : "com.infosys.mongo.Sales", "orderId" : 5, "orderDate" : "21/06/2011", "quantity" : 50, "salesAmt" : 200, "profit" : 20, "customerName" : "CUST3", "productCategory" : "BT", "productSubCategory" : "hardware", "productName" : "CRUD", "productId" : 1 } - 创建聚合函数Sum
db.system.js.save({ _id : "Sum" , value: function(key,values) { var total = 0; for(var i = 0; i < values.length; i++) total += values[i]; return total; } }); - 结合Sum 聚合函数执行Map-Reduce
db.runCommand( { mapreduce: "sales" , map: function() { emit({ key0:this.productCategory, key1:this.productSubCategory, key2:this.productName }, this.salesAmt ); }, reduce: function(key, values) { var result = Sum(key, values); return result; }, out: {inline: 1} }) 这里，就直接把结果输出的stdout 了，如果需要可以指定collection，将我们的Map-Reduce结果存储下来。
来看一下结果
{ "results" : [ { "_id" : { "key0" : "BT", "key1" : "hardware", "key2" : "CRUD" }, "value" : 400 }, { "_id" : { "key0" : "BT", "key1" : "services", "key2" : "VOCI" }, "value" : 200 }, { "_id" : { "key0" : "IT", "key1" : "hardware", "key2" : "HIM" }, "value" : 200 }, { "_id" : { "key0" : "IT", "key1" : "software", "key2" : "Grad" }, "value" : 200 } ], "timeMillis" : 14, "counts" : { "input" : 5, "emit" : 5, "reduce" : 1, "output" : 4 }, "ok" : 1} 这里可以看到，我们的Sum 函数已经将emit 过后的 "productCategory" : "BT", "productSubCategory" : "hardware", "productName" : "CRUD" 这组数据的 salesAmt 累加了。
到这里，我们基本就可以实现一个自定义的Function + Map-Reduce 的强大组合了！
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如果夏雨荷还在大明湖畔等着我的话，我就不更了。