我在mongo数据库中有500万个条目，如下所示：

{
    "_id" : ObjectId("525facace4b0c1f5e78753ea"),
    "productId" : null,
    "name" : "example name",
    "time" : ISODate("2013-10-17T09:23:56.131Z"),
    "type" : "hover",
    "url" : "www.example.com",
    "userAgent" : "curl/7.24.0 (x86_64-apple-darwin12.0) libcurl/7.24.0 openssl/0.9.8r zlib/1.2.5"
}

我需要在每个条目中添加一个名为 device 它的值 desktop 或者 mobile . 这意味着，目标将是有以下类型的条目：

{
    "_id" : ObjectId("525facace4b0c1f5e78753ea"),
    "productId" : null,
    "device" : "desktop",
    "name" : "example name",
    "time" : ISODate("2013-10-17T09:23:56.131Z"),
    "type" : "hover",
    "url" : "www.example.com",
    "userAgent" : "curl/7.24.0 (x86_64-apple-darwin12.0) libcurl/7.24.0 openssl/0.9.8r zlib/1.2.5"
}

我正在使用mongodb java驱动程序，目前我正在做以下工作：

DBObject query = new BasicDBObject();
query.put("device", new BasicDBObject("$exists", false)); //some entries already have such field
DBCursor cursor = resource.find(query);
cursor.addOption(Bytes.QUERYOPTION_NOTIMEOUT);
Iterator<DBObject> iterator = cursor.iterator();
int size = cursor.count();

然后我用一个 while(iterator.hasNext()) ，使用一个巨大的正则表达式执行if-else，并根据if-else的结果执行如下操作：

BasicDBObject newDocument = new BasicDBObject("$set", new BasicDBObject().append("device", "desktop")); //of "mobile", depending on the if-else     
BasicDBObject searchQuery = new BasicDBObject("_id", id);               
resource.getCollection(DatabaseConfiguration.WEBSITE_STATISTICS).update(searchQuery, newDocument);

然而，由于数据量大（超过500万条条目），这需要永远的时间。
有没有办法用map reduce来实现这一点？到目前为止，我只使用mapreduce进行计数，所以我不确定它是否可以用于其他事务。