Mongodb聚合函数
插入 测试数据
for(var j=1;j<3;j++){
for(var i=1;i<3;i++){
var person={
Name:"jack"+i,
Age:i,
Address:["henan","wuhan"],
Course:[
{Name:"shuxue",Score:i},
{Name:"wuli",Score:i}
]
}
db.DemoTest.Person.insert(person)
}
}
Count
db.DemoTest.Person.count({Name:"jack1"})
返回数量
distinct
db.DemoTest.Person.distinct("Name")
返回不重复的Name值。
group
例子:按照Name分组,条件是Age大于46
db.DemoTest.Person.group({
"key":{"Name":true}, -----分组的keky
"initial":{"Person":[]},-------每组分享的一个”初始化函数“
"$reduce":function(cur,prev){ ------这个函数的第一个参数是当前的文档对象,第二个参数是上一次function操作的累计对象,第一次为initial中的{”person“:[]}。有多少个文档, $reduce就会调用多少次 prev.Person.push(cur);
},
"finalize":function(prev){ ---返回每组的数量
prev.count=prev.Person.length;
},
"condition":{"Age":{"$lt":46}} -----过滤条件
})
返回结果如下:
mapReduce
mapReduce其实是一种编程模型,用在分布式计算中,其中有一个“map”函数,一个”reduce“函数。
map:
这个称为映射函数,里面会调用emit(key,value),集合会按照你指定的key进行映射分组。
reduce:
这个称为简化函数,会对map分组后的数据进行分组简化,注意:在reduce(key,value)中的key就是
emit中的key,vlaue为emit分组后的emit(value)的集合,这里也就是很多{"count":1}的数组。
mapReduce:
这个就是最后执行的函数了,参数为map,reduce和一些可选参数。
在MongoDB存储的文档上执行聚合操作非常有用,这种方式的一个限制是聚合函数(比如,SUM、AVG、MIN、MAX)需要通过mapper和reducer函数来定制化实现。
MongoDB没有原生态的用户自定义函数(UDFs)支持。但是它允许使用db.system.js.save命令来创建并保存JavaScript函数,JavaScript函数可以在MapReduce中复用。
第一种统计方式--对应集合直接统计
1.在MongoDB javascript Shell中对Array对象进行了一些扩展,其中新增sum方法,以方便统计数据之用的。
Array.sum=function(arr){
if(arr.length == 0)
return null;
var s = arr[0];
for(var i = 1; i < arr.length; i++)
s += arr[i];
return s;
}
2.例子:按照名称分组,统计每组年龄的和,条件是年龄小于2.
如果统计数量:var map = function(){ emit(this.Name, 1); } 其实是让值永远为1
var map = function(){ emit(this.Name, this.Age); }
var reduce = function( key, values ){ return Array.sum(values); }
var options = {query: { Age: {$lt: 2} }, out: { inline : 1 }}
db.Person.mapReduce(map,reduce,options)
结果如下
分析一下:
1. map部分
作用:用于分组的。
emit(param1, param2)
param1:需要分组的字段,this.字段名。
param2:需要进行统计的字段,this.字段名。
2. reduce部分
作用:处理需要统计的字段
var reduce = function(key, values){
......统计字段处理
}
key: 指分组字段(emit的param1)对应的值
values:指需要统计的字段(emit的param2)值组成的数组
简单介绍统计常用的方法:
* 对数值类型进行求和
1
2
3
4
|
<span style= "font-size: 16px;" > var reduce = function (key, values){ return Array.sum(values); } </span> |
* 对字符串类型进行拼凑
1
2
3
|
<span style= "font-size: 16px;" > var reduce = function (key, values){ return values.join( ', ' ); }</span> |
3. options部分
{ query: { age: {$lt: 25} }, out: "name_totals" }
query:先筛选符合条件的记录出来,再进行分组统计。
out:将分组统计后的结果输出到哪个集合当中。
默认情况下,out所指定的集合在数据库断开连接后再次打开时,依旧存在,并保留之前的所有记录的。
4. 执行分组统计
>db.集合名.mapReduce( map, reduce, options )
第二种统计方式--命令统计
1.命令如下:
注意:out参数 out:"Person_Name" 代表会创建一个临时表Person_Name 然后再从临时表中查找,out:{inline:1} 代表直接显示在当前命令执行的结果中
var map = function(){ emit(this.Name, this.Age); }
var reduce = function( key, values ){ return Array.sum(values); }
db.runCommand({
mapreduce:"Person",
map:map,
reduce:reduce,
out:"Person_Name",
keeptemp: false,
query: { Age:{ $lt: 2 }},
sort:{ Name:1},
limit:3
})
解析:
mapreduce:
分组统计的集合名
eg:
mapreduce: 'mythings'
不能写成mapreduce: mythings,否则报异常:mythings is not defined
map,reduce :
同上,不做阐述
out :
将分组统计结果输出到某个集合。
注意:不能缺省,必须指定名称,否则报错,报错如下:
“exception: 'out' has to be a string or an object”
keeptemp :
是否保留临时集合(指out指定的集合)
keeptemp:false时会在数据库断开连接后,MongoDB会移除该集合的所有记录。而不是删除。
keeptemp:true时即使数据库断开连接后,再次连接上,该临时集合依旧保持之前所有记录。
keeptemp默认值为true。
query :
筛选记录后,再进行分组统计
eg:
query: { age:{ $lt: 25 }}
sort :
对分组统计的集合进行排序,也即先排序,后再执行分组统计的。
注意:这里的排序需要用到索引,必须先创建索引。
limit :
对分组统计的集合先进行限制返回记录的条数,然后再去进行统计操作。注意:不要理解成对统计后的结果进行限制返回记录条数。
verbose :
显示时间统计信息,取值为true/false
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