MongoDB有哪些强大的聚合功能

来源:爱站网时间:2021-12-28编辑:网友分享
爱站技术频道小编今天给大家带来的这篇MongoDB有哪些强大的聚合功能文章,希望能帮助大家解决在程序编写过程中用什么样的方式方法来完成聚合功能的技巧,感兴趣的小伙伴可以参考下。

1. count:

复制代码 代码如下:

    --在空集合中,count返回的数量为0。
    > db.test.count()
    0
    --测试插入一个文档后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一样,也接受条件。从结果可以看出,只有符合条件的文档参与了计算。
    > db.test.count({"test":1})
    1

    
2. distinct:

 

    distinct用来找出给定键的所有不同的值。使用时也必须指定集合和键。
 

复制代码 代码如下:

    --为了便于后面的测试,先清空测试集合。
    > db.test.remove()
    > db.test.count()
    0
    --插入4条测试数据。请留意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命令必须指定集合名称,如test,以及需要区分的字段,如:age。
    --下面的命令将基于test集合中的age字段执行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做的聚合有些复杂。先选定分组所依据的键,此后MongoDB就会将集合依据选定键值的不同分成若干组。然后可以通过聚合每一组内的文档,产生一个结果文档。
 

复制代码 代码如下:

    --这里是准备的测试数据
    > 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})
    --这里将用day作为group的分组键,然后取出time键值为最新时间戳的文档,同时也取出该文档的price键值。
    > db.test.group( {
    ... "key" : {"day":true},           --如果是多个字段,可以为{"f1":true,"f2":true}
    ... "initial" : {"time" : "0"},       --initial表示$reduce函数参数prev的初始值。每个组都有一份该初始值。
    ... "$reduce" : function(doc,prev) {  --reduce函数接受两个参数,doc表示正在迭代的当前文档,prev表示累加器文档。
    ...     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
        }
    ]
    --下面的例子是统计每个分组内文档的数量。
    > 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
        }
    ]
    --最后一个是通过完成器修改reduce结果的例子。
    > db.test.group( {
    ... key: { day: true},
    ... initial: {count: 0},
    ... reduce: function(obj,prev){ prev.count++;},
    ... finalize: function(out){ out.scaledCount = out.count * 10 } --在结果文档中新增一个键。
    ... } )
    [
        {
            "day" : "2012-08-20",
            "count" : 2,
            "scaledCount" : 20
        },
        {
            "day" : "2012-08-21",
            "count" : 2,
            "scaledCount" : 20
        },
        {
            "day" : "2012-08-22",
            "count" : 1,
            "scaledCount" : 10
        }   
    ]

 

 

MongoDB的聚合,必然少不了count、distinct和group这三个代码的加持。小编现在把这些内容都整理出来了,有需要的朋友可以自行阅读使用。

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