淺析mongodb中group分組

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這篇文章主要介紹了淺析mongodb中group分組的實現方法及樣本，非常的簡單實用，有需要的小夥伴可以參考下。

group做的彙總有些複雜。先選定分組所依據的鍵，此後MongoDB就會將集合依據選定索引值的不同分成若干組。然後可以通過彙總每一組內的文檔，產生一個結果文檔。
和資料庫一樣group常常用於統計。MongoDB的group還有很多限制，如：返回結果集不能超過16M， group操作不會處理超過10000個唯一鍵，好像還不能利用索引[不很確定]。

 

一、Group大約需要一下幾個參數。

 1.key：用來分組文檔的欄位。和keyf兩者必須有一個
 2.keyf：可以接受一個javascript函數。用來動態確定分組文檔的欄位。和key兩者必須有一個
 3.initial：reduce中使用變數的初始化
 4.reduce：執行的reduce函數。函數需要傳回值。
 5.cond：執行過濾的條件。
 6.finallize：在reduce執行完成，結果集返回之前對結果集最終執行的函數。可選的。

 

二、下面介紹一個執行個體：

 

先插入測試資料： for(var i=1; i<20; i++){var num=i%6;db.test.insert({_id:i,name:"user_"+i,age:num});}   1.普通分組查詢 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.篩選後再分組 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$where查詢： db.test.find({$where:function(){return this.age>2;}});  group聯合$where查詢 db.test.group({key:{age:true},initial:{num:0},$reduce:function(doc,prev){prev.num++},condition:{$where:function(){return this.age>2;}}});   4、使用函數傳回值分組  //注意，$keyf指定的函數一定要返回一個對象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.使用終結器 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; }}}); 

有關MapReduce

//首先插入測試資料
for(var i=1;i<21;i++)
{
db.test.insert({_id:i,name:‘mm‘+i});
}

//進行mapreduce
db.runCommand(
{
mapreduce:‘test‘,
map:function(){emit(this.name.substr(0,3),this);},
reduce:function(key,vals){return vals[0];}, //注意：vals是一個Object對象而不是數組
out:‘wq‘
});
  
注意：
1.mapreduce是根據map函數裡調用的emit函數的第一個參數來進行分組的
2.僅當根據分組鍵分組後一個鍵匹配多個文檔，才會將key和文檔集合交由reduce函數處理。例如：
db.runCommand(
{
mapreduce:‘test‘,
map:function(){emit(this.name.substr(0,3),this);},
reduce:function(key,vals){return ‘wq‘;},
out:‘wq‘
}); 
執行mapreduce命令後，再查看wq表資料：
 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" } }

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