MongoDB学习日记（十）：聚合

这里，我整理了一些学到的复杂方法，并不全面，希望有用。

• aggregate()
• count()
• distinct()
• group()
• mapReduce
• runCommand()

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aggregate()

假如有以下数据：（引用 MongoDB 官网例子）

{ _id: 1, cust_id: "abc1", ord_date: ISODate("2012-11-02T17:04:11.102Z"), status: "A", amount: 50 }
{ _id: 2, cust_id: "xyz1", ord_date: ISODate("2013-10-01T17:04:11.102Z"), status: "A", amount: 100 }
{ _id: 3, cust_id: "xyz1", ord_date: ISODate("2013-10-12T17:04:11.102Z"), status: "D", amount: 25 }
{ _id: 4, cust_id: "xyz1", ord_date: ISODate("2013-10-11T17:04:11.102Z"), status: "D", amount: 125 }
{ _id: 5, cust_id: "abc1", ord_date: ISODate("2013-11-12T17:04:11.102Z"), status: "A", amount: 25 }

执行以下操作：

db.orders.aggregate([
                     { $match: { status: "A" } },
                     { $group: { _id: "$cust_id", total: { $sum: "$amount" } } },
                     { $sort: { total: -1 } }
                   ])

结果如下：

{ "_id" : "xyz1", "total" : 100 }
{ "_id" : "abc1", "total" : 75 }

解析： $match 是用来匹配查询条件，不可以在 find( ) 中使用；$sort 之前也讲过，这里为 -1 表示倒序排序；重点是 $group ，可以看到 _id: "$cust_id" 这段代码的意思 cust_id 字段重命名为 _id，$sum 方法可以计算 amount 的总和。这里需要注意 cust_id 和 amount 前都加了 $ 符号。

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count()

db.user.count( { name : "MongoDB" } )

count() 的作用可见，就是计算查询出的结果的总数。

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distinct()

distinct() 的作用是去除重复，但是得到的不是查询的全部结果，而是对应字段。

db.user.distinct( "name" )

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group()

group() 和 $group 的作用其实是一致的，不过一个是方法一个是语法。

group( ) 有如下参数：

• key 分组依据
• initial 指定表
• $reduce : function( cur, prev ) { } 分组执行函数（第一个参数是当前文档对象，第二个参数是上一次function操作的累计对象）

db.user.group({
    "key" : { "age" : true },
    "initial" : { "user" : [] },
    "$reduce" : function( cur, prev ) {
      prev.user.push( cur.name );
    }
})

/*或*/

db.user.group({
    key : { "age" : true },
    initial : { "user" : [] },
    $reduce : function( cur, prev ) {
      prev.user.push( cur.name );
    }
})

group( ) 还提供了其他参数 :

• condition 过滤条件。
• finalize : function( out ) {} 这是个函数，每一组文档执行完后，都会触发此方法，那么在每组集合里面加上count也就是它的总和了。

db.user.group({
    key : { "age" : true },
    initial : { "user" : [] },
    $reduce : function( cur, prev ) {
      prev.user.push( cur.name );
    },
    finalize : function( out ) {
      out.count = out.user.length;
    },
    condition : { "age" : { $gt : 10 } }
})

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mapReduce( )

语法：

mapReduce( /*map*/function , /*reduce*/fucntion , { out : "out_collection_name" } )

db.user.mapReduce(
    function(){ emit( key , value ) },
    function( key , values ){},
    { out : "collection" }
)

示例：

var map = function() {
    emit( this.name , { count : 1 } );
}

var reduce = function( key , values ) {
    var result = { count : 0 };
    for(var i = 0; i < values.length; i++ ) {
        result.count += values[i].count;
    }
    return result;
}

db.user.mapReduce(
    map ,
    reduce ,
    { out : "collection" }
)

db.collection.find()

解析：

• map：这个称为映射函数，里面会调用 emit(key,value)，集合会按照你指定的 key 进行映射分组。
• reduce：这个称为简化函数，会对map 分组后的数据进行分组简化，注意：在reduce(key,value) 中的 key 就是 emit 中的 key，vlaue 为 emit 分组后的 emit(value) 的集合，这里也就是很多 {“count”:1} 的数组。
• mapReduce : 这个就是最后执行的函数了，参数为map，reduce和一些可选参数。具体看图可知。
• finalize = function(key, return_value) {} 这个函数，每一组文档执行完后，都会触发此方法。在这个方法中可以对 return_value 进行处理。

这个方法执行之后会创建一个名为 collection 的集合。这个方法很复杂，一般不懂就不要用了。另外执行结果信息解释如下：

• result: “存放的集合名”
• input:传入文档的个数
• emit：此函数被调用的次数
• reduce：此函数被调用的次数
• output:最后返回文档的个数

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runCommand( )

db.runCommand( command )

其中 command 可以是一个 document 或者 String。是要执行的命令。
示例：

/* 来自官网 */
db.runCommand(
   {
     group:
       {
         ns: 'orders',
         key: { ord_dt: 1, 'item.sku': 1 },
         cond: { ord_dt: { $gt: new Date( '01/01/2012' ) } },
         $reduce: function ( curr, result ) { },
         initial: { }
       }
   }
)

/* 前面的mapReduce */
db.runCommand({
    mapreduce : "user",
    map : map,
    reduce : reduce,
    out : "out_user"
})