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面向聚合的数据库能够兴起，很大程度上是由于集群的增长。集群不仅改变了数据存储的规则，还改变了数据计算的方式。

集中式数据库通常两种方式处理计算逻辑：一种是在数据库服务器上执行数据计算、一种是在客户端计算机上执行数据计算。把数据库放到集群之后，采用的计算方式是将计算分布到多台计算机上，同时为了尝试减少网络传输的数据量，把节点所需的数据尽可能多地放到该节点上执行。这就是所谓的“Map-Reduce计算模型”。

举一个适合于Map-Reduce的场景，考虑客户与订单的例子，因为经常需要一次性访问整个订单，所以将订单作为一个聚合，其中包含多个商品项，每个商品项由<产品ID，数量，价格>组成。然而需要查看最近7天来各个商品的销售总额，这时看到的聚合结构的缺点，为了获得这个销售报表，需要访问所有订单聚合，也就是说需要访问集群中所有机器。采用Map-Reduce正好可以解决这个问题，map函数在每台机器上运行，以订单作为输入，以商品id和销售额的键值对作为输出，Reduce将所有这些键值对进行归并得出最终结果。

更多的适合于Map-Reduce的例子如经典的wordCount，PageRank，InversedIndex等。

MapReduce特点：

u MapReduce是在集群上执行并发计算的模式

u Map从聚合中读取数据，缩减为键值对，在所有节点上并发执行

u Map的输出是许多具备同一关键字的值，而Reduce则将它们化简为单一的输出值，每个Reduce函数只操作与单个键相关的Map结果。所以Reduce可以根据关键字并发执行