Mongodb聚合

内容导读

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内容图文

。db.users.aggregate({$project:{"userId":"$_id","_id":0}})结果如下：{result:[{userId:ObjectId("xxx")}]}。重命名时必须明确指出将要重命名的字段排除(如上例中_id:0)，否则这个字段的值会被返回两次：一次被标为重命名后的名字(如userId)，一次被标为命名前的(如_id)。可以使用这种技术生成字段的多个副本，以便在之后的$group中使用。在对字段进行重命名时，mongodb并不会记录字段的历史名称，因此，应该尽量在修改字段名称之前使用索引。

3>、表达式：1、算术表达式可用于操作数值：.$add:[expr1[,expr2...,exprn]]，接受一个或多个表达式作为参数，将这些表达式相加的和作为结果；.$subtract:[expr1,expr2]接受两个参数，用第一个表达式减去第二个表达式作为结果，将差作为结果；.$multiply:[expr1[,expr2...,exprn]]将表达式的值相乘；.$divide:[expr1,expr2]，用第一个表达式除以第二个表达式的商作为结果；.$mod:[expr1,expr2]，将第一个表达式除以第二个表达式得到的余数作为结果。2、日期表达式：$year、$month、$week、$dayOfMonth、$dayOfWeek、$dayOfYear、$minute、$second，只能对日期类型的字段进行操作，每种日期类型的操作都是类似的：接受一个日期表达式，返回一个数值。3、字符串表达式：$substr:[expr,startOffset,numToReturn]，第一个参数expr必须是字符串，这个操作符将会截取字符串的子串(从startOffset字节开始的numToReturn字节，不是字符)；$concat:[expr1[,expr2...,exprN]，将给定的表达式连接在一起作为结果返回；$toLower:expr，参数expr必须是字符串值，返回小写形式；$toUpper:expr，参数expr必须是字符串值，返回大写形式。4、逻辑表达式：$cmp:[expr1,expr2]，比较expr1和expr2。如果expr1等于expr2，返回0；如果expr1<expr2，返回一个负数；如果expr1>expr2，返回一个正数；$strcasecmp:[string1,string2]，比较string1和string2，区分大小写；$eq/$ne/$gt/$gte/$lt/$lte:[expr1,expr2]，返回比较的结果(true或false)；$and：[expr1[,expr2...,exprN]]，如果表达式的值都是true，返回true，否则返回false；$or:[expr1[,expr2...,exprN]]，只要有任意表达式的值为true，就返回true，否则返回false；$not:expr，对expr取反；$cond:[booleanExpr,trueExpr,flaseExpr]，如果booleanExpr的值为true，返回trueExpr，否则返回flaseExpr；$ifNull:[expr,replacementExpr]，如果expr是null，返回replacementExpr，否则返回expr。5、$group：$group操作可以将文档依据特定字段的不同值进行分组，它不能对流式工作方式的文档进行处理，必须要等收到所有的文档之后，才能对文档进行分组。$sum:value，对于分组中的每一个文档，将value与计算结果相加；$avg:value返回每个分组的平均值；$max:expr，返回分组内的最大值；$min:expr，返回分组内的最小值；$frist:expr返回分组的第一个值，忽略后面的所有值；$last:expt返回分组的最后一个值。数组操作符：有两个操作符可以进行数组操作，$addToSet:expr，如果当前数组中不包含expr，就将它添加到数组中，再返回的结果集中，每个元素最大只出现一次，而且元素的顺序是不确定的；$push:expr，不管expr是什么值，都将添加到数组中，返回包含所有值得数组。6、$unwind(拆分)：可以将数组中的每一个值拆分为单独的文档。如果希望在查询中得到特定的子文档，这个操作符就会非常有用：先使用$unwind得到所有的子文档，在使用$match得到想要的文档。$sort可以根据任何字段进行排序，排序方向可以是1(升序)和-1(降序)。$limit(n)：返回结果集中的前n个文档。$skip(n)：跳过结果集中的前n个文档，将剩余的文档作为结果返回。应该尽量在管道的开始阶段(执行$project、$group、$unwind操作之前)就将尽可能多的文档和字段过滤掉。管道如果不是直接从原先的集合中使用数据，那就无法在筛选和排序中使用索引，如果可能，聚合管道会尝试对操作进行排序，以便能够有效的使用索引。mongodb不允许单一的聚合操作占用过多的系统内存：如果mongodb发现某个聚合操作占用了20%以上的内存，这个操作就会直接输出错误。如果能够通过$match操作迅速减小结果集的大小，就可以使用管道进行实施聚合。由于管道会不断包含更多的文档，会越来越复杂，所以几乎不可能呢实时得到管道的操作结果。

4>、MapReduce：MapReduce能够在多台服务器之间并行执行，它会将一个大问题拆分为多个小问题，将各个小问题发送到不同的机器上，每台机器只负责完成一部分工作，所有机器都完成时，再将这些零碎的解决方案合并为一个完整的解决方案。MapReduce需要几个步骤：首先是映射(map)，将操作映射到集合中的每个文档，这个操作要么“无作为”，要么“产生一些键和X个值”；然后是中间环节，称作洗牌(shuffle)，按照键分组，并将产生的键值组成列表放到对应的键中；最后化简(reduce)则把列表中的值化简成一个单值，这个值被返回，然后接着进行洗牌，知道每个键的列表只有一个值为止，这个值也就是最终的结果。命令语法：db.runCommand(

 { mapreduce : 字符串集合名,    map : 函数,    reduce : 函数，    [, query : 文档，发往map函数前先给过渡文档]    [, sort : 文档，发往map函数前先给文档排序]    [, limit : 整数，发往map函数的文档数量上限]    [, out : 字符串，统计结果保存的集合]    [, keeptemp: 布尔值，链接关闭时临时结果集合是否保存]    [, finalize : 函数，将reduce的结果送给这个函数，做最后的处理]    [, scope : 文档,js代码中要用到的变量]    [, jsMode : 布尔值，是否减少执行过程中BSON和JS的转换，默认true] //注：false时 BSON-->JS-->map-->BSON-->JS-->reduce-->BSON,可处理非常大的mapreduce,<br>　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　//true时BSON-->js-->map-->reduce-->BSON    [, verbose : 布尔值，是否产生更加详细的服务器日志，默认true]  } );说明：finalize：function可以将reduce的结果发送给这个键，这是整个处理过程的最后一步，它会在最后一个reduce输出结果后执行，然后将结果存到临时集合中，通常来说，finalize是计算平均数、裁剪数组、清楚多余信息的好时机；keeptemp：boolean如果值为true，那么在连接关闭时会将临时结果集合保存下来，否则不保存；out：string输出集合的名称，如果设置了这个选项，系统会自动设置keeptemp:true，默认情况下，mongo会在执行MapReduce时创建一个临时集合，集合名是系统选的一个不太常用的名字，将"mr"、执行MapReduce的集合名、时间戳以及数据库作业ID，用"."连成一个字符串，这就是临时集合的名字，mongodb会在调用的连接关闭时自动销毁这个集合，可以用out选项为临时集合指定一个易读易懂的名字，但是即便你取了一个非常好的名字，mongodb也会在MapReduce的中间过程使用自动生成的集合名，处理完成后，会自动将临时集合的名字更改为你指定的集合名；query：document在发往map函数前，先用指定条件过滤文档；sort：document在发往map前先给文档排序(与limit一同使用非常有用)；limit:integer发往map函数的文档数量的上限；scope：document可以再JavaScript代码中使用的变量；verbose：boolean是否记录详细的服务器日志。 例如：>mr=db.runCommand({mapreduce:"foo",map:map,reduce:reduce}) {　　 　　result:"tmr.mr.mapreduce_1266787811_1", 　　timeMillis:12, 　　count:{ 　　　　input:6, 　　　　emit:14, 　　　　output:5 　　}, 　　ok:true }MapReduce返回的文档包含很多与操作有关的元信息：result这是存放MapReduce结果的集合名，这是个临时集合，MapReduce的连接关闭后它就被自动删除了；timeMillis操作话费的时间；counts这个内嵌文档主要用作调试，其中包含3个键：input发送到map函数的文档个数，emit在map函数中emit被调用的次数，output结果集合中的文档数量。有时需要对集合的一部分执行MapReduce，只需在传给map函数前使用查询对文档进行过滤就好了，每个传递给map函数的文档都要先反序列化，从BSON对象转换为JavaScript对象。   5>、聚合命令：count()用于返回集合中文档的数量，不论集合有多大，count都会很快返回总的文档数量，也可以给count传递一个查询文档，mongo会计算查询结果的数量；distinct用来找出给定键的所有不同值，使用时必须指定集合和键，例如:db.runCommand({distinct:"people",key:"age"})。group可以执行更复杂的聚合，先选定分组所依据的键，而后mongodb就会将集合依据选定键的不同值分成若干组，然后可以对每一个分组内的文档进行聚合，得到一个结果文档。

db.collection.group({
	key:{field:1},//按什么字段进行分组
	initial:{count:0},//进行分组前变量初始化,该处声明的变量可以在以下回调函数中作为result的属性使用
	cond:{},//类似mysql中的having,分组后的查询返回
	$reduce: function ( curr, result ) { }, //The function takes two arguments: the current document and an aggregation result document for that group.先迭代出分组,然后再迭代分组中的文档,即curr变量就代表当前分组中此刻迭代到的文档,result变量就代表当前分组。
   　　 $keyf：function(doc){},//keyf和key二选一,传入的参数doc代表当前文档,如果分组的字段是经过运算后的字段用到,作用类似mysql中的group by left(‘2015-09-12 14:05:22‘,10);
   　　 finalize:function(result) {}//该result也就是reduce的result,都是代表当前分组,这个函数是在走完当前分组结束后回调;
})

 

Mongodb聚合

标签：最大值   distinct   回调函数   小结   word   sum   comm   lte   fse   

本文系统来源：http://www.cnblogs.com/duanyp1990/p/6215377.html

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的Mongodb聚合全部内容，希望文章能够帮你解决Mongodb聚合所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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