嘿，我来帮你搞定MongoDB MapReduce计算平均里程的问题！

你之前写的最小值逻辑是直接在reduce阶段筛选出最小数值，但平均值的计算需要同时跟踪总里程数和数据条目数，最后用总里程除以条目数得到结果。所以我们需要调整Map、Reduce函数，再加上一个finalize函数来完成最后的平均值计算。

完整代码实现 #

// Map函数：每个文档输出分类，以及包含计数和里程的对象
var map = function() {
  emit(this.Classification, { count: 1, sum: this.Milage });
};

// Reduce函数：累加同一分类下的计数和总里程
var reduce = function(key, values) {
  var result = { count: 0, sum: 0 };
  values.forEach(function(value) {
    result.count += value.count;
    result.sum += value.sum;
  });
  return result;
};

// Finalize函数：计算平均值，添加到结果中
var finalize = function(key, reducedValue) {
  reducedValue.avg = reducedValue.sum / reducedValue.count;
  return reducedValue;
};

// 执行MapReduce
db.ads.mapReduce(
  map,
  reduce,
  {
    query: { Classification: "Motor Cars" },
    out: { inline: 1 },
    finalize: finalize
  }
);

代码细节解释 #

• Map阶段：每个文档对应一条数据，所以我们给count设为1，sum就是当前文档的里程数，通过emit把分类作为key，这个对象作为value输出。
• Reduce阶段：MongoDB会把同一个Classification下的所有value集合起来，我们需要遍历这些value，把count和sum分别累加，得到该分类下的总条目数和总里程。
• Finalize阶段：这是可选但关键的一步——在reduce完成后，我们用总里程除以总条目数得到平均值，把它添加到结果对象里返回，这样就能直接得到最终的平均里程了。

执行这段代码后，你会得到类似这样的结果：

{
  "_id": "Motor Cars",
  "value": {
    "count": X, // X是Motor Cars类别的文档总数
    "sum": Y,   // Y是所有Motor Cars的里程总和
    "avg": Z    // Z就是我们要的平均里程
  }
}

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Abdi