group做的聚合有些复杂。先选定分组所依据的键，此后MongoDB就会将集合依据选定键值的不同分成若干组。然后可以通过聚合每一组内的文档，产生一个结果文档。
和数据库一样group常常用于统计。MongoDB的group还有很多限制，如：返回结果集不能超过16M， group操作不会处理超过10000个唯一键，好像还不能利用索引[不很确定]。
Group大约需要一下几个参数。
1.key：用来分组文档的字段。和keyf两者必须有一个
2.keyf：可以接受一个javascript函数。用来动态的确定分组文档的字段。和key两者必须有一个
3.initial：reduce中使用变量的初始化
4.reduce：执行的reduce函数。函数需要返回值。
5.cond：执行过滤的条件。
6.finallize：在reduce执行完成，结果集返回之前对结果集最终执行的函数。可选的。
下面介绍一个实例：
先插入测试数据：
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for (var i=1; i<20; i++){ var num=i%6; db. test .insert({_id:i,name: "user_" +i,age:num}); } |
1.普通分组查询
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db. test .group({ key:{age: true }, initial:{num:0}, $reduce: function (doc,prev){ prev.num++ } });
db.runCommand({group: { ns: "test" , key:{age: true }, initial:{num:0}, $reduce: function (doc,prev) { prev.num++ } } }); |
2.筛选后再分组
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db. test .group({ key:{age: true }, initial:{num:0}, $reduce: function (doc,prev) { prev.num++ }, condition:{age:{$gt:2}} });
db.runCommand({group: { ns: "test" , key:{age: true }, initial:{num:0}, $reduce: function (doc,prev) { prev.num++}, condition:{age:{$gt:2}} } }); |
3、普通的$where查询：
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db. test . find ({$where: function (){ return this.age>2; } }); |
group联合$where查询
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db. test .group({ key:{age: true }, initial:{num:0}, $reduce: function (doc,prev){ prev.num++ }, condition:{$where: function (){ return this.age>2; } } }); |
4、使用函数返回值分组
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// 注意，$keyf指定的函数一定要返回一个对象 db. test .group({ $keyf: function (doc){ return {age:doc.age};}, initial:{num:0}, $reduce: function (doc,prev){ prev.num++ } });
db.runCommand({group: { ns: "test" , $keyf: function (doc){ return {age:doc.age};}, initial:{num:0}, $reduce: function (doc,prev){ prev.num++} } }); |
5.使用终结器
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db. test .group({ $keyf: function (doc){ return {age:doc.age};}, initial:{num:0}, $reduce: function (doc,prev){ prev.num++ }, finalize: function (doc){ doc.count=doc.num;delete doc.num; } });
db.runCommand({group: { ns: "test" , $keyf: function (doc){ return {age:doc.age};}, initial:{num:0}, $reduce: function (doc,prev){ prev.num++}, finalize: function (doc){ doc.count=doc.num;delete doc.num; } } }); |
有关MapReduce
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// 首先插入测试数据 for (var i=1;i<21;i++) { db. test .insert({_id:i,name: 'mm' +i}); } // 进行mapreduce db.runCommand( { mapreduce: 'test' , map: function (){emit(this.name.substr(0,3),this);}, reduce: function (key,vals){ return vals[0];}, // 注意：vals是一个Object对象而不是数组 out: 'wq' }); |
注意：
1.mapreduce是根据map函数里调用的emit函数的第一个参数来进行分组的
2.仅当根据分组键分组后一个键匹配多个文档，才会将key和文档集合交由reduce函数处理。例如：
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db.runCommand( { mapreduce: 'test' , map: function (){emit(this.name.substr(0,3),this);}, reduce: function (key,vals){ return 'wq' ;}, out: 'wq' }); |
执行mapreduce命令后，再查看wq表数据：
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db.wq. find ()
{ "_id" : "mm1" , "value" : "wq" } { "_id" : "mm2" , "value" : "wq" } { "_id" : "mm3" , "value" : { "_id" : 3, "name" : "mm3" } } { "_id" : "mm4" , "value" : { "_id" : 4, "name" : "mm4" } } { "_id" : "mm5" , "value" : { "_id" : 5, "name" : "mm5" } } { "_id" : "mm6" , "value" : { "_id" : 6, "name" : "mm6" } } { "_id" : "mm7" , "value" : { "_id" : 7, "name" : "mm7" } } { "_id" : "mm8" , "value" : { "_id" : 8, "name" : "mm8" } } { "_id" : "mm9" , "value" : { "_id" : 9, "name" : "mm9" } } |
以上所述就是本文的全部内容了，希望大家能够喜欢。
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