为什么 CouchDB reduce 函数接收 'keys' 作为参数

Question

使用 CouchDB reduce 函数：

function(keys, values, rereduce) {
  // ...
}

这样称呼：

reduce(  [[key1,id1], [key2,id2], [key3,id3]],    [value1,value2,value3],   false   )

问题一

将键传递给 reduce 函数的原因是什么？我只编写了具有 reduce 函数的相对简单的 CouchDB 视图，想知道接收 [key1, docid], [key2, docid], etc 列表的用例是什么。

还有。当 reduce 函数执行时，有没有 key1 != key2 != keyX 的时候？

问题2

CouchDB 的 MapReduce 实现允许 rereduce=true，在这种情况下，reduce 函数的调用方式如下：

reduce(null,  [intermediate1,intermediate2,intermediate3],  true)

其中 keys 参数是 null（与 rereduce=false 不同）。为什么在这种情况下 keys 参数没有用例，如果有 when rereduce=false?

的用例

Answer 1

What is the use case of keys argument when rereduce = true?

没有一个。这就是为什么 keys 参数在这种情况下为空。

来自 the documentation（已强调）：

Reduce and Rereduce Functions

redfun(keys, values[, rereduce])

Arguments:

keys – Array of pairs of docid-key for related map function results. Always null if rereduce is running (has true value).

values – Array of map function result values.

rereduce – Boolean flag to indicate a rereduce run.

也许你想问的是：为什么reduce和rereduce使用同一个函数？我希望其中涉及一些历史，但我也可以想象这是因为相同的逻辑可以用于两个函数是很常见的，并且通过不使用单独的函数定义可以减少重复。假设一个简单的 sum reduce 函数：

function(keys, values) {
    return sum(values);
}

这里keys和rereduce都可以完全忽略。许多其他（重新）减少功能遵循相同的模式。如果必须使用两个函数，那么这个相同的函数必须指定两次。

回复评论中的附加问题：

what use cases exist for the keys argument when rereduce=false?

请记住，keys 和 values 可以是任何内容，具体取决于地图功能。一个常见的模式是 emit([foo,bar,baz],null)。也就是说，如果您关心的所有数据都已存在于键中，则该值可能为空。在这种情况下，任何比简单 sum 更复杂的 reduce 函数都需要使用键。

此外，对于分组操作，使用键是有意义的。考虑一个带有 emit(doc.countryCode, ... ) 的映射函数，一个可能的（不完整的）reduce 函数：

function(keys, values, rereduce) {
    var sums = {},
    if !rereduce {
        for (var i = 0; i < keys.length; i++) {
            sums[keys[i]]++;
        }
    }
    return sums;
}

然后给出文件：

{"countryCode": "us", ...}
{"countryCode": "us", ...}
{"countryCode": "br", ...}

您将获得（来自 map 函数的）发射值：

["us", ...]
["br", ...]

你会减少结果：

{"us": 2, "br": 1}

为什么 CouchDB reduce 函数接收 'keys' 作为参数

Why do CouchDB reduce functions receive 'keys' as an argument

couchdb

mapreduce

Reduce and Rereduce Functions

Arguments: