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mongodb group分组

时间:2013-8-25类别:数据库

mongodb group分组

mongodb group分组

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]。
 
 
一、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。

 

二、下面介绍一个实例:

 

  • 先插入测试数据:
  •  
  • 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
  •  
  • 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
  •  
  • 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$where查询:
  •  
  • db.test.find({$where:function(){
  • return this.age>2;
  • }
  • });
  •  
  • group联合$where查询
  •  
  • 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
  •  
  • //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
  •  
  • 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

  • //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:

  • 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:
     
  • 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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