MongoDB聚合功能淺析

MongoDB數據庫功能強大！除了基本的查詢功能之外，還提供了強大的聚合功能。這裡簡單介紹一下count、distinct和group。

1.count：
    

--在空集合中，count返回的數量為0。
  > db.test.count()
  0
  --測試插入一個文檔後count的返回值。
  > db.test.insert({"test":1})
  > db.test.count()
  1
  > db.test.insert({"test":2})
  > db.test.count()
  2
  --count和find一樣，也接受條件。從結果可以看出，只有符合條件的文檔參與了計算。
  > db.test.count({"test":1})
  1

    
2.distinct：
    distinct用來找出給定鍵的所有不同的值。使用時也必須指定集合和鍵。
   

--為了便於後面的測試，先清空測試集合。
  > db.test.remove()
  > db.test.count()
  0
  --插入4條測試數據。請留意Age字段。
  > db.test.insert({"name":"Ada", "age":20})
  > db.test.insert({"name":"Fred", "age":35})
  > db.test.insert({"name":"Andy", "age":35})
  > db.test.insert({"name":"Susan", "age":60})
  --distinct命令必須指定集合名稱，如test，以及需要區分的字段，如：age。
  --下面的命令將基於test集合中的age字段執行distinct命令。
  > db.runCommand({"distinct":"test", "key":"age"})
  {
      "values" : [
          20,
          35,
          60
      ],
      "stats" : {
          "n" : 4,
          "nscanned" : 4,
          "nscannedObjects" : 4,
          "timems" : 0,
          "cursor" : "BasicCursor"
      },
      "ok" : 1
  }

3.group：
    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。
   

--這裡是准備的測試數據
  > db.test.remove()
  > db.test.insert({"day" : "2012-08-20", "time" : "2012-08-20 03:20:40", "price" : 4.23})
  > db.test.insert({"day" : "2012-08-21", "time" : "2012-08-21 11:28:00", "price" : 4.27})
  > db.test.insert({"day" : "2012-08-20", "time" : "2012-08-20 05:00:00", "price" : 4.10})
  > db.test.insert({"day" : "2012-08-22", "time" : "2012-08-22 05:26:00", "price" : 4.30})
  > db.test.insert({"day" : "2012-08-21", "time" : "2012-08-21 08:34:00", "price" : 4.01})
  --這裡將用day作為group的分組鍵，然後取出time鍵值為最新時間戳的文檔，同時也取出該文檔的price鍵值。
  > db.test.group( {
  ... "key" : {"day":true},      --如果是多個字段，可以為{"f1":true,"f2":true}
  ... "initial" : {"time" : "0"},    --initial表示$reduce函數參數prev的初始值。每個組都有一份該初始值。
  ... "$reduce" : function(doc,prev) { --reduce函數接受兩個參數，doc表示正在迭代的當前文檔，prev表示累加器文檔。
  ...   if (doc.time > prev.time) {
  ...     prev.day = doc.day
  ...     prev.price = doc.price;
  ...     prev.time = doc.time;
  ...   }
  ... } } )
  [
    {
      "day" : "2012-08-20",
      "time" : "2012-08-20 05:00:00",
      "price" : 4.1
    },
    {
      "day" : "2012-08-21",
      "time" : "2012-08-21 11:28:00",
      "price" : 4.27
    },
    {
      "day" : "2012-08-22",
      "time" : "2012-08-22 05:26:00",
      "price" : 4.3
    }
  ]
  --下面的例子是統計每個分組內文檔的數量。
  > db.test.group( {
  ... key: { day: true},
  ... initial: {count: 0},
  ... reduce: function(obj,prev){ prev.count++;},
  ... } )
  [
    {
      "day" : "2012-08-20",
      "count" : 2
    },
    {
      "day" : "2012-08-21",
      "count" : 2
    },
    {
      "day" : "2012-08-22",
      "count" : 1
    }
  ]
  --最後一個是通過完成器修改reduce結果的例子。
  > db.test.group( {
  ... key: { day: true},
  ... initial: {count: 0},
  ... reduce: function(obj,prev){ prev.count++;},
  ... finalize: function(out){ out.scaledCount = out.count * 10 } --在結果文檔中新增一個鍵。
  ... } )
  [
    {
      "day" : "2012-08-20",
      "count" : 2,
      "scaledCount" : 20
    },
    {
      "day" : "2012-08-21",
      "count" : 2,
      "scaledCount" : 20
    },
    {
      "day" : "2012-08-22",
      "count" : 1,
      "scaledCount" : 10
    }  
  ]