淺析mongodb中group分組

group做的聚合有些復雜。先選定分組所依據的鍵，此後MongoDB就會將集合依據選定鍵值的不同分成若干組。然後可以通過聚合每一組內的文檔，產生一個結果文檔。
和數據庫一樣group常常用於統計。MongoDB的group還有很多限制，如：返回結果集不能超過16M， group操作不會處理超過10000個唯一鍵，好像還不能利用索引[不很確定]。

Group大約需要一下幾個參數。

 1.key：用來分組文檔的字段。和keyf兩者必須有一個
 2.keyf：可以接受一個javascript函數。用來動態的確定分組文檔的字段。和key兩者必須有一個
 3.initial：reduce中使用變量的初始化
 4.reduce：執行的reduce函數。函數需要返回值。
 5.cond：執行過濾的條件。
 6.finallize：在reduce執行完成，結果集返回之前對結果集最終執行的函數。可選的。
下面介紹一個實例：
先插入測試數據：

for(var i=1; i<20; i++){
var num=i%6;
db.test.insert({_id:i,name:"user_"+i,age:num});
}

1.普通分組查詢

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.篩選後再分組

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查詢：

db.test.find({$where:function(){
return this.age>2;
}
});

group聯合$where查詢

db.test.group({
key:{age:true},
initial:{num:0},
$reduce:function(doc,prev){
prev.num++
},
condition:{$where:function(){
return this.age>2;
}
}
});

4、使用函數返回值分組

//注意，$keyf指定的函數一定要返回一個對象
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.使用終結器

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; }
}
});

有關MapReduce

//首先插入測試數據
for(var i=1;i<21;i++)
{
db.test.insert({_id:i,name:'mm'+i});
}
//進行mapreduce
db.runCommand(
{
mapreduce:'test',
map:function(){emit(this.name.substr(0,3),this);},
reduce:function(key,vals){return vals[0];}, //注意：vals是一個Object對象而不是數組
out:'wq'
});

注意：

1.mapreduce是根據map函數裡調用的emit函數的第一個參數來進行分組的
2.僅當根據分組鍵分組後一個鍵匹配多個文檔，才會將key和文檔集合交由reduce函數處理。例如：

db.runCommand(
{
mapreduce:'test',
map:function(){emit(this.name.substr(0,3),this);},
reduce:function(key,vals){return 'wq';},
out:'wq'
});

執行mapreduce命令後，再查看wq表數據：

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" } }

以上所述就是本文的全部內容了，希望大家能夠喜歡。