MongoDB中强大的聚合工具

1.count

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count返回集合中的文档数量

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. db.refactor.count() 
    2.

不管集合有多大,都能很快的返回文档数量.

可以传递查询,MongoDB会计算查询结果的数量

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. db.refactor.count({"username":"refactor"}) 
    2.

但是增加查询条件会使count变慢.

2.distinct

distinct用来找出给定键的所有不同值.使用时必须指定集合和键.

如:

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. db.runCommand({"distinct":"refactor","key":"username"}) 
    2.

3.group

group先选定分组所依据的键,MongoDB将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.

如：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. db.runCommand( 
    2. 
  
  
  
  
  2. { 
    3. 
  
  
  
  
  3. "group": 
    4. 
  
  
  
  
  4. { 
    5. 
  
  
  
  
  5. "ns":"refactor", 
    6. 
  
  
  
  
  6. "key":{"username":true}, 
    7. 
  
  
  
  
  7. "initial":{"count":0}, 
    8. 
  
  
  
  
  8. "$reduce":function(doc,prev) 
    9. 
  
  
  
  
  9. { 
    10. 
  
  
  
  
  10. prev.count++; 
    11. 
  
  
  
  
  11. }, 
    12. 
  
  
  
  
  12. "condition":{"age":{"$gt":40}} 
    13. 
  
  
  
  
  13. } 
    14. 
  
  
  
  
  14. } 
    15. 
  
  
  
  
  15. ) 
    16.

   "ns":"refactor",

指定要进行分组的集合
    "key":{"username":true},

指定文档分组的依据,这里是username键,所有username键的值相等的被划分到一组,true为返回键username的值
    "initial":{"count":0},

每一组reduce函数调用的初始个数.每一组的所有成员都会使用这个累加器.
    "$reduce":function(doc,prev){...}

每个文档都对应的调用一次.系统会传递两个参数:当前文档和累加器文档.

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. "condition":{"age":{"$gt":40}} 
    2.

这个age的值大于40的条件

4.使用完成器

完成器用于精简从数据库传到用户的数据.group命令的输出一定要能放在单个数据库相应中.

"finalize"附带一个函数,在数组结果传递到客户端之前被调用一次.

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. db.runCommand( 
    2. 
  
  
  
  
  2. { 
    3. 
  
  
  
  
  3. "group": 
    4. 
  
  
  
  
  4. { 
    5. 
  
  
  
  
  5. "ns":"refactor", 
    6. 
  
  
  
  
  6. "key":{"username":true}, 
    7. 
  
  
  
  
  7. "initial":{"count":0}, 
    8. 
  
  
  
  
  8. "$reduce":function(doc,prev) 
    9. 
  
  
  
  
  9. { 
    10. 
  
  
  
  
  10. prev.count++; 
    11. 
  
  
  
  
  11. }, 
    12. 
  
  
  
  
  12. "finalize":function(doc) 
    13. 
  
  
  
  
  13. { 
    14. 
  
  
  
  
  14. doc.num=doc.count; 
    15. 
  
  
  
  
  15. delete doc.count; 
    16. 
  
  
  
  
  16. } 
    17. 
  
  
  
  
  17. } 
    18. 
  
  
  
  
  18. } 
    19. 
  
  
  
  
  19. ) 
    20.

finalize能修改传递的参数也能返回新值.

5.将数组作为键使用

有些时候分组所依据的条件很复杂,不仅是一个键.比如要使用group计算每个类别有多篇博客文章.由于有很多作者,

给文章分类时可能不规律的使用了大小写.所以,如果要是按类别名来分组,***"MongoDB"和"mongodb"就是不同的组.

为了消除这种大小写的影响,就要定义一个函数来确定文档所依据的键.

定义分组要用到$keyf

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. db.runCommand( 
    2. 
  
  
  
  
  2.  { 
    3. 
  
  
  
  
  3.   "group": 
    4. 
  
  
  
  
  4.    { 
    5. 
  
  
  
  
  5.     "ns":"refactor", 
    6. 
  
  
  
  
  6.     "$keyf":function(doc){return {"username":doc.username.toLowerCase()}}, 
    7. 
  
  
  
  
  7.     "initial":{"count":0}, 
    8. 
  
  
  
  
  8.     "$reduce":function(doc,prev) 
    9. 
  
  
  
  
  9.        { 
    10. 
  
  
  
  
  10.         prev.count++; 
    11. 
  
  
  
  
  11.        } 
    12. 
  
  
  
  
  12.    } 
    13. 
  
  
  
  
  13.  } 
    14. 
  
  
  
  
  14. ) 
    15.

6.MapReduce

count,distinct,group能做的事情MapReduce都能做.它是一个可以轻松并行化到多个服务器的聚合方法.它会

拆分问题,再将各个部分发送到不同机器上,让每台机器完成一部分.当所有机器都完成时候,再把结果汇集起来形成

最终完整的结果.

MapReduce需要几个步骤:

1.映射,将操作映射到集合中的每个文档.这个操作要么什么都不做,要么 产生一个键和n个值.

2.洗牌,按照键分组,并将产生的键值组成列表放到对应键中.

3.化简,把列表中的值 化简 成一个单值,这个值被返回.

4.重新洗牌,直到每个键的列表只有一个值为止,这个值就是最终结果.

MapReduce的速度比group慢,group也很慢.在应用程序中,***不要用MapReduce,可以在后台运行MapReduce

创建一个保存结果的集合,可以对这个集合进行实时查询.

找出集合中的所有键

MongoDB没有模式,所以并不知晓每个文档有多少个键.通常找到集合的所有键的做好方式是用MapReduce.

在映射阶段,想得到文档中的每个键.map函数使用emit 返回要处理的值.emit会给MapReduce一个键和一个值.

这里用emit将文档某个键的记数(count)返回({count:1}).我们为每个键单独记数,所以为文档中的每一个键调用一次emit,

this是当前文档的引用:

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. map=function(){ 
    2. 
  
  
  
  
  2. for(var key in this) 
    3. 
  
  
  
  
  3. { 
    4. 
  
  
  
  
  4. emit(key,{count:1}) 
    5. 
  
  
  
  
  5. } 
    6. 
  
  
  
  
  6. }; 
    7.

这样返回了许许多多的{count:1}文档,每一个都与集合中的一个键相关.这种有一个或多个{count:1}文档组成的数组,

会传递给reduce函数.reduce函数有两个参数,一个是key,也就是emit返回的***个值,另一个参数是数组,由一个或者多个

对应键的{count:1}文档组成.

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. reduce=function(key,emits){ 
    2. 
  
  
  
  
  2. total=0; 
    3. 
  
  
  
  
  3. for(var i in emits){ 
    4. 
  
  
  
  
  4. total+=emits[i].count;  
    5. 
  
  
  
  
  5. } 
    6. 
  
  
  
  
  6. return {count:total}; 
    7. 
  
  
  
  
  7. } 
    8.

reduce要能被反复被调用,不论是映射环节还是前一个化简环节.reduce返回的文档必须能作为reduce的

第二个参数的一个元素.如x键映射到了3个文档{"count":1,id:1},{"count":1,id:2},{"count":1,id:3}

其中id键用于区别.MongoDB可能这样调用reduce:

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. >r1=reduce("x",[{"count":1,id:1},{"count":1,id:2}]) 
    2. 
  
  
  
  
  2. {count:2} 
    3. 
  
  
  
  
  3. >r2=reduce("x",[{"count":1,id:3}]) 
    4. 
  
  
  
  
  4. {count:1} 
    5. 
  
  
  
  
  5. >reduce("x",[r1,r2]) 
    6. 
  
  
  
  
  6. {count:3} 
    7.

reduce应该能处理emit文档和其他reduce结果的各种集合.

如:

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. mr=db.runCommand( 
    2. 
  
  
  
  
  2. { 
    3. 
  
  
  
  
  3. "mapreduce":"refactor", 
    4. 
  
  
  
  
  4. "map":map, 
    5. 
  
  
  
  
  5. "reduce":reduce, 
    6. 
  
  
  
  
  6. "out":{inline:1} 
    7. 
  
  
  
  
  7. } 
    8. 
  
  
  
  
  8. ) 
    9.

或:

db.refactor.mapReduce(map,reduce,{out:{inline:1}})

"timeMillis" : 5,//操作花费的时间
"counts" : {
"input" : 10,//发往到map函数的文档个数
"emit" : 40,//在map函数中emit被调用的次数
"reduce" : 4,//在map函数中reduce被调用的次数
"output" : 4//结果集合中创建的文档数量.
},

1.mapreduce是根据map函数里调用的emit函数的***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

注意MongoDB 1.8版本以上,必须指明 out 参数

否则会报如下错误:

"assertion" : "'out' has to be a string or an object",
"assertionCode" : 13606,

MapReduce中的其他键

mapreduce,map,reduce这三个键是必须的,MapReduce命令还有其他的可选键

finalize:函数

将reduce的结果发送给这个键,这是处理过程的***一步

keeptemp:布尔值

连接关闭时,临时结果是否保存

output:字符串

结果集合的名字,设定该项则隐含着keeptemp:true

query:文档

会在发往map函数前,先用指定条件过滤文档

sort:文档

会在发往map函数前先给文档排序

limit:整数

发往map函数文档的***数量

scope:文档

javascript代码中要用到的变量

verbose:布尔值

是否产生更加信息的服务器日志 

原文链接：http://www.cnblogs.com/refactor/archive/2012/08/06/2592734.html

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文章标题：MongoDB中强大的聚合工具
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