1. count:返回集合中文档的数量。

db.friend.count()

db.friend.count({'age':24})

增加查询条件会使count查询变慢。

2. distinct:找出给定键的所有不同的值。

使用时必须指定集合和键:

db.runCommand({'distinct':'friend','key':'age'})

3. group:分组统计。

示例:找出相同年龄(age)中,积分(score)最高的人。

参数说明:

ns:指定要进行分组的集合。

key:指定文档分组依据的键,键值相同的所有文档分为一组。

initial:每一组reduce函数调用时作为第二个参数传递给reduce函数的初始文档,每一组的所有成员都会

使用这个累加器,所以改变会被保留住。

$reduce:每个文档都对应一次这个调用,两个参数分别是当前文档和累加器文档(本组当前的结果)。

每一组都有一个独立的累加器存储本分组的结果。

condition:只处理满足条件的文档。

finalize:函数,完成器,在每组结果传递到客户端之前被调用一次,用以精简从数据库传到用户的数据。

例如,在上面的例子中可以在group中加入finalize参数来去除结果中的’age’键:

‘finalize’: function(prev) {

delete prev.age;

}

(参数prev是每个分组结果文档)

$keyf:将函数作为键使用,用作分组依据。当分组依据变得复杂,不再只是一个简单的键值那么简单的时候,

’key’参数已经无法满足需求,此时可以使用’$keyf’参数,它可以依据各种复杂的条件进行分组。

使用场景之一:依据分组键值进行分组,但忽略大小写。

‘$keyf’: function(x) {

return {‘name’:x.name.toLowerCase()};

}

(参数x表示当前文档对象,返回值一定要是一个对象,对象的键即是分组键。group中不能同时包含key参数和$keyf参数)

注意:分组依据键不存在的文档会被分到一组,并显示键值为null,可以在condition参数中加入{‘$exists’:true}来去掉这一组。

4. MapReduce:

使用MapReduce的代价就是速度慢,不能用在“实时”环境中。要作为后台任务来运行MapReduce,创建一个

保存结果的集合,然后对这个集合进行实时查询。

示例:找出集合中的所有键。

参数说明:

mapreduce:字符串,指定需要进行MapReduce操作的集合的名称。

map:函数,分组函数,将集合中的文档根据某个键的值进行分组(一个文档调用一次)。

reduce:函数,每个分组的处理函数(一个分组调用一次)。

在以上例子中,执行完map函数之后,传递给reduce函数的参数格式类似:key为’age’,

emits为[{‘count’:1},{‘count’:1},{‘count’:1}...]。

最终产生的结果集中”_id”键值为分组key的键值,”value”则是reduce函数返回的内容,目前reduce函数

不支持返回数组,会报错:multiple not supported yet。

finalize:函数,处理reduce调用之后产生的结果,MapReduce的最后一步(一般用于清除多余信息)。

keeptemp:布尔,连接关闭时临时结果集合是否保存。

out:字符串,结果集名称,设置该项则隐含着keeptemp:true。

不指定’out’参数会报错:’out’ has to be a string or an object。

query:文档,发往map函数前先使用指定条件过滤文档。

sort:文档,发往map函数前先给文档排序。

limit:整数,发往map函数的文档数量的上限。

scope:文档,JavaScript代码中要用到的变量。

scope是MapReduce的作用域键,可以使用“变量名:值”这样的普通文档来设置该选项,然后在map、reduce和

finalize函数中就能使用了。

verbose:布尔,是否产生更加详细的服务器日志。(查看MapReduce的运行过程,也可以用print把map、reduce、

finalize过程中的信息输出到服务器日志上。)

每个传递给map函数的文档都要事先反序列化,从BSON转换成JavaScript对象,这个过程非常耗资源。要是事先能

确定只对集合的一部分文档执行MapReduce,使用query、sort、limit来增加一层过滤层会极大地提高速度。

可以在MapReduce操作产生的结果集合上再进行MapReduce操作!

Group的结果集有4MB的大小限制,MapReduce则没有这个限制。

group和MapReduce对比示例:查询相同年龄人的名字。

(1)group:

(2)MapReduce:

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