MongoDB除了基本查询功能之外,还有强大的聚合工具,其中包括:count()、distinct()、group()、mapreduce.

计数函数count

count是最简单的聚合工具,用于返回文档的数量:

>db.user.count() // 返回集合user的个数

传递查询文档时,则计算查询结果的数量:

>db.user.count({"age":{"$lt":20}}) // 返回年龄小于20岁的用户数

该函数对于分页时的总数非常有必要

去重函数distinct

distinct函数用来找出给定键的所有不同的值。使用时必须指定集合和键:

>db.runCommand({"distinct":"user","key":"age"}) // 获取age键的不同的值

有时候需要获取集合中所有不同的键,此时需要自己编写MapReduce,内置没有这样的函数。

values返回键所对应的所有不同的值,数组形式。

stats返回distinct过程的一些指标。

n:返回的集合数量,

nscanned:扫描过的文档数量,

timems:耗费的时间(毫秒),

cursor:使用的索引(BasicCursor:无索引,BtreeCursor)

分组函数group

MongoDB会根据分组依据的键将集合分成若干个组,再聚合每个组内的文档。

>db.runCommand({"group":{

"ns":"user",

"key":"day",

"initial":{"time":0},

"$reduce":function(doc,prev){

if(doc.time>prev.time){

prev.price = doc.price;

prev.time = doc.time;

}

},

"condition":{"day":{"$gt":"2014/12/21"}}

}})

"ns":"user":指定分组的集合为user

"key":"day":指定文档分组依据的键

"initial":{"time":0}每一组reduce函数调用的时间,会作为初始文档传递给后续过程。

"$reduce":每个文档都对应一次这个调用。系统会传递两个参数:当前文档和累加器文档。

"condition":指定条件

使用完成器:finalizer

完成器finalizer用于精简数据库传给用户的数据,group命令的输出一定要能放到单个数据库响应中。

>db.runCommand({"group":{

"ns":"post",

"key":"{"tags":true}", // 等同于"key":"tags"

"initial":{"tags":{}},

"$reduce":function(doc,prev){

for(i in doc.tags){

if(doc.tags[i] in prev.tags){

prev.tags[doc.tags[i]]++;

}else{

Prev.tags[doc.tags[i]]=1;

},

"finalize":function(prev){

var mostPopular = 0;

for(i in prev.tags){

if(prev.tags[i]>mostPopular){

prev.tag=i;

mostPopular=prev.tags[i];

}

}

Detete prev.tags

}

}}})

将$reduce处理后的结果再进行处理,然后返回给客户端。

将函数作为键使用

定义分组函数时使用"$keyf"代替"key":

"$keyf":function(x){return x.category.toLowerCase();}

MapReduce

count、distict、group能做的事,MapReduce都能做。MapReduce的基本使用如下:

>mr=db.runCommand({"mapreduce":"user","map":map,"reduce":reduce})

"mapreduce":对哪个集合作处理

"map":map函数,可以在上述命令前先定义

"reduce":reduce函数,可以在上述命令前先定义

map函数使用函数emit返回要处理的值,this表示对当前文档的引用:

>map=function(){

for(var key in this){

emit(key,{ "count":1});

}};

reduce能处理emit返回的文档和其他reduce结构的各种组合:

>reduce=function(key,emits){

total = 0;

for(var I in emits){

total+=emits[i].count;

}

return {"count":total};

}

MapReduce函数的返回文档类似如下:

result:存放mapreduce结果的集合名,为临时集合,mapreduce连接关闭后自动删除。

timeMillis:操作花费的时间,单位毫秒

input:发生到map函数的文档个数

emit:在map函数中emit被调用的次数

output:结果集合中创建的文档数量。

MapReduce的其他可选键

MapReduce命令除了必须的键:mapreduce、map、reduce之外,还有如下的可选键:

finalize:对reduce的输出结果作进一步处理

keeptemp:连接关闭时,临时集合是否保存。

output:结果集合的名字,设定该项则隐含着keeptemp:true。

query:会在发往map函数前,先用指定条件过滤文档。

sort:在发往map前先给文档排序。

limit:发往map函数的文档数量的上限。

scope:javaScript代码中要用到的变量(变量名:值)。

verbose:是否产生更加详细的服务器日志。

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