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// 准备测试数据 db.user.drop(); for ( var i=10; i< 100; i++) { db.user.insert({ name: "user" + i, age : Math.floor(Math.random()*10)+ 20, sex : Math.floor(Math.random()*3)%2 ==0 ? 'M' : 'F' , chinese : Math.floor(Math.random()*50)+50, math : Math.floor(Math.random()*50)+50, english : Math.floor(Math.random()*50)+50, class : "C" + i%5 }) }
// group 函数 // 按照class进行 分组 ，显示每个class中的用户姓名和性别 db.user.group({ key: { "class" : true }, initial: { "person" : []}, reduce: function (cur, prev) { prev.person.push({name: cur.name, sex: cur.sex, age: cur.age}); } });
// 对age>25的用户，按照class进行分组，显示每个class中的用户姓名和性别，并统计每组的人数 db.user.group({ key: { "class" : true }, initial: { "person" : []}, reduce: function (doc, out){ out.person.push({name: doc.name, sex: doc.sex, age: doc.age}); }, finalize: function (out){ out.count = out.person.length; }, condition: { "age" : {$gt: 25}} })
// 分组计算每个class中，chinese最大值和最小值 db.user.group({ key: { "class" : true }, initial: { "chinese_min" : 0, "chinese_max" :0 }, reduce: function (doc, out){ out.chinese_min = doc.chinese; out.chinese_min = doc.chinese;
out.chinese_min = Math.min(out.chinese_min, doc.chinese); out.chinese_max = Math.max(out.chinese_max, doc.chinese) }, })
// 利用分组，计算每个总成绩和成绩平均值 db.user.group({ key: { "_id" : true }, initial: {name: "" , total: 0, avg: 0}, reduce: function (doc, out){ out.name = doc.name; out.total = doc.chinese + doc.math + doc.english; out.avg = Math.floor(out.total / 3); } }) |
group参数选项：
1.key： 这个就是分组的key
2.initial： 每组都分享一个初始化函数，特别注意：是每一组initial函数。
3.reduce： 这个函数的第一个参数是当前的文档对象，第二个参数是上一次function操作的累计对象。有多少个文档， $reduce就会调用多少次。
4.condition： 这个就是过滤条件。
5.finalize： 这是个函数，每一组文档执行完后，多会触发此方法。
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