MongoDB高級一點點的操做

在MongoDB數據庫中常見的聚合操做有：count，distinct，group，mapReduce。如今將它們一一的記錄下來：

1、count操做

這個操做顧名思義就是達到統計的效果啦，用來統計符合某一種查詢條件的總數。

/** 統計全部記錄的總數 */
db.user.count()

/** 統計名字爲 hanmeimei 的記錄數 */
db.user.count({"name":"hanmeimei"})

2、distinct操做

在SQL中這個單詞的做用是去除重複的意思，在NoSQL數據庫中也能夠達到一樣的效果。

/** 去除重複的年齡 */
db.person.distinct("age")

3、group操做

在關係型數據庫中，group表示的是分租，在noSQL數據庫中也是表示一樣的意思，可是它的操做會比較麻煩一些。歸根到底，group的操做就是造成了一種「k-v」模型。

 /** 按照年齡 age 來進行分組 而後將name放在user裏面 */
 
 > db.person.group({"key":{"age":true},"initial":{"user":[]},"$reduce":function(cur,prev){prev.user.push(cur.name);}})

  key：  這個就是分組的key，咱們這裏是對年齡分組。

  initial: 每組都分享一個」初始化函數「，特別注意：是每一組，好比這個的age=20的value的list分享一個initial函數，age=22一樣也分享一個initial函數。

  $reduce: 這個函數的第一個參數是當前的文檔對象，第二個參數是上一次function操做的累計對象，第一次爲initial中的{」perosn「：[]}。有多少個文檔， $reduce就會調用多少次。

 /** 按照年齡 age 來進行分組 同時要求年齡大於21歲，而且統計每一組查詢出來的記錄條數*/
 > db.person.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:21}}})

 condition:  這個就是過濾條件。

 finalize:這是個函數，每一組文檔執行完後，多會觸發此方法，那麼在每組集合裏面加上count也就是它的活了。

4、mapReduce操做

mapReduce操做是MongoDB聚合操做中最複雜的操做，同時它也是最靈活。 mapReduce實際上是一種編程模型，用在分佈式計算中，其中有一個「map」函數，一個」reduce「函數。mapReduce是hadoop的核心之一。

   一、 map：

          這個稱爲映射函數，裏面會調用emit(key,value)，集合會按照你指定的key進行映射分組。

   二、 reduce：

         這個稱爲簡化函數，會對map分組後的數據進行分組簡化，注意：在reduce(key,value)中的key就是 emit中的key，vlaue爲emit分組後的emit(value)的集合，這裏也就是不少{"count":1}的數組。

   三、 mapReduce:

          這個就是最後執行的函數了，參數爲map，reduce和一些可選參數

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

/** reduce 函數 */
 var reduce = function(key,value){var result = {count:0};for(var i = 0;i<value.length;i++){result.count += value[i].count;} return result}
 
/** mapReduce 操做 */
db.person.mapReduce(map,reduce,{"out":"collection"})

從圖中咱們能夠看到以下信息：

       result: "存放的集合名「；

       input:傳入文檔的個數。

       emit：此函數被調用的次數。

       reduce：此函數被調用的次數。

       output:最後返回文檔的個數。

同時咱們也能夠看看最後根據name分組的結果：

這些都是MongoDB中經常使用的聚合操做了。