mongo中的高級查詢之聚合操做(distinct,count,group)

時間 2021-02-15

標籤 javascript html java mysql sql 數組框架 ide 函數性能欄目 MongoDB 简体版

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mongo中的高級查詢之聚合操做(distinct,count,group)javascript

1.distinct的實現：html

db.consumerecords.distinct("userId"):鍵值去重相似於mysql中的 select distinct userId from consumerecordsjava

db.consumerecords.distinct("userId",{act:"charge"}):過濾以後去重,相似於mysql中的select distinct userId from consumerecords where act="charge"mysql

db.consumerecords.distinct("userId").length:去重以後求記錄數,相似於mysql中的 select count(distinct userId) from consumerecords sql

2.count的實現數組

db.consumerecords.count():相似於 mysql中 select count(*) from consumerecords框架

db.consumerecords.count({act:"charge"}):相似於mysql中的 select count(*) from consumerecords where act="charge"ide

3.group的實現函數

(1).分組求和:相似於mysql中的 select act,sum(count) from consumerecords group by act性能

db.consumerecords.group(

... {

... key:{act:true},

... initial:{ct:0},

... $reduce:function(doc,prev)

... {

... prev.ct = prev.ct + doc.count

... }

... )

(2).分組求和,過濾。相似mysql中的select act,sum(count) from consumerecords group by act having act="charge"

db.consumerecords.group(

... {

... key:{act:true},

... initial:{ct:0},

... $reduce:function(doc,prev)

... {

... prev.ct = prev.ct + doc.count

... },

condition:{act:"charge"}

...

... }

... )

(3).將時間格式化而且按時間分組求count,不推薦使用這種方法。

db.playerlogs.aggregate({$project:{ userId:1,con:{$concat:[{$substr:[{$year:"$start"},0,4]},"0",{$substr:[{$month:"$start"},0,4]},{$substr:[{$dayOfMonth:"$start"},0,4]}]} ,_id:0}},{$group:{_id:"$con",count:{$sum:1}}},{$sort:{con:1}}) ;

group按時間分組(時間格式化)

http://www.tuicool.com/articles/EjUnQz

db.playerlogs.group({

keyf : function(doc){

var date = new Date(doc.start);

var dateKey = ""+date.getFullYear()+"-"+(date.getMonth()+1)+"-"+date.getDate();

return {'day':dateKey};

initial : {count:0},

reduce : function Reduce(doc, out) {

out.count++

}

});

javascriptz中時間的相關函數參考:

http://blog.csdn.net/npp616/article/details/7181730

(4).group 分組方法實現的講解。

group 的完整語法是。

db.consumerecords.group(

... {

... key:{act:true},

... initial:{ct:0},

... $reduce:function(doc,prev)

... {

... prev.ct = prev.ct + parseInt(doc.count)

... },

finalize:function(doc)

　　　　　　{

　　　　　 doc.ct=doc.ct + 100

condition:{act:"charge"}

... }

... )

參數解釋:

key:須要分組的鍵或是函數(function),group分組實例3中的key就是一個函數值

initial:聲明而且初始化變量。每一組共享一個變量值。多個變量之間用逗號隔開

$reduce:循環體,集合中有多少個文檔，就會循環多少次。函數(function)中變量doc表示當前文檔對象,

prev表示累積處理的結果對象(這個地方可能描述的不是很狀況,本身慢慢體會)

finalize:可選參數,能夠簡單理解爲對分組以後的結果的再次處理,doc表示group以後的文檔對象(這一步也是一個循環體

condition:可選參數,對已經分組好的結果進行過濾,有點相似於mysql中的having

4.mapReduce:暫缺,要想玩轉這個方法須要有很強的JavaScript功能。

聽說mapReduce 能夠實現很複雜的查詢,能夠將一個複雜的查詢分拆到多個機器上運行,

而後把各個結果集組合起來,造成最終結果。可是很慢。

mapreduce用法大全

http://www.cnblogs.com/yuechaotian/archive/2013/02/22/2922268.html

mapreduce性能調優

http://www.iteye.com/news/28013

數組中去除重複值示例

http://www.cnblogs.com/sosoft/archive/2013/12/08/3463830.html

5.db.runCommand的相關命令.

db.runCommand({distinct:"consumerecords",key:"userId"}):鍵值去重相似於mysql中的 select distinct userId from consumerecords

db.runCommand({distinct:"consumerecords",key:"userId"}).values.length:去重以後求記錄數,相似於mysql中的 select count(distinct userId) from consumerecords

db.runCommand({distinct:"consumerecords",key:"userId",query:{act:"charge"}}):去重以後求記錄數,相似於mysql中的 select distinct userId from consumerecords where act="charge"

db.runCommand(

... {

... group:

... {

... ns:"test2", # 集合名

... key:{iname:true}, # 分組字段

... initial:{dd:0}, # 按照來初始化該值

... $reduce:function(doc,prev) # 每一個文檔循環一遍 doc當前文檔 ,prev : 通過$reduce以後 ,function返回的值

... {

... prev.dd=doc.iage+prev.dd #

... }

...