浅析mongodb中group分组

这篇文章主要介绍了浅析mongodb中group分组的实现方法及示例，非常的简单实用，有需要的小伙伴可以参考下。

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。

和数据库一样group常常用于统计。MongoDB的group还有很多限制，如：返回结果集不能超过16M， group操作不会处理超过10000个唯一键，好像还不能利用索引[不很确定]。

Group大约需要一下几个参数。

1.key：用来分组文档的字段。和keyf两者必须有一个

2.keyf：可以接受一个javascript函数。用来动态的确定分组文档的字段。和key两者必须有一个

3.initial：reduce中使用变量的初始化

4.reduce：执行的reduce函数。函数需要返回值。

5.cond：执行过滤的条件。

6.finallize：在reduce执行完成，结果集返回之前对结果集最终执行的函数。可选的。

下面介绍一个实例：

先插入测试数据：

1. for(var i=1; i<20; i++){ 
2. var num=i%6; 
3. db.test.insert({_id:i,name:"user_"+i,age:num}); 
4. } 

1.普通分组查询

1. db.test.group({ 
2. key:{age:true}, 
3. initial:{num:0}, 
4. $reduce:function(doc,prev){ 
5. prev.num++ 
6. } 
7. }); 
8.  
9. db.runCommand({group: 
10. { 
11. ns:"test", 
12. key:{age:true}, 
13. initial:{num:0}, 
14. $reduce:function(doc,prev) 
15. { 
16. prev.num++ 
17. } 
18. } 
19. }); 

2.筛选后再分组

1. db.test.group({ 
2. key:{age:true}, 
3. initial:{num:0}, 
4. $reduce:function(doc,prev) 
5. { 
6. prev.num++ 
7. }, 
8. condition:{age:{$gt:2}} 
9. }); 
10.  
11. db.runCommand({group: 
12. { 
13. ns:"test", 
14. key:{age:true}, 
15. initial:{num:0}, 
16. $reduce:function(doc,prev) 
17. { 
18. prev.num++}, 
19. condition:{age:{$gt:2}} 
20. } 
21. }); 

3、普通的$where查询：

1. db.test.find({$where:function(){ 
2. return this.age>2; 
3. } 
4. }); 

group联合$where查询

1. db.test.group({ 
2. key:{age:true}, 
3. initial:{num:0}, 
4. $reduce:function(doc,prev){ 
5. prev.num++ 
6. }, 
7. condition:{$where:function(){ 
8. return this.age>2; 
9. } 
10. } 
11. }); 

4、使用函数返回值分组

1. //注意，$keyf指定的函数一定要返回一个对象 
2. db.test.group({ 
3. $keyf:function(doc){return {age:doc.age};}, 
4. initial:{num:0}, 
5. $reduce:function(doc,prev){ 
6. prev.num++ 
7. } 
8. }); 
9.  
10. db.runCommand({group: 
11. { 
12. ns:"test", 
13. $keyf:function(doc){return {age:doc.age};}, 
14. initial:{num:0}, 
15. $reduce:function(doc,prev){ 
16. prev.num++} 
17. } 
18. }); 

5.使用终结器

1. db.test.group({ 
2. $keyf:function(doc){return {age:doc.age};}, 
3. initial:{num:0}, 
4. $reduce:function(doc,prev){ 
5. prev.num++ 
6. }, 
7. finalize: function(doc){ doc.count=doc.num;delete doc.num; } 
8. }); 
9.  
10. db.runCommand({group: 
11. { 
12. ns:"test", 
13. $keyf:function(doc){return {age:doc.age};}, 
14. initial:{num:0}, 
15. $reduce:function(doc,prev){ 
16. prev.num++}, 
17. finalize: function(doc){ doc.count=doc.num;delete doc.num; } 
18. } 
19. }); 

有关MapReduce

1. //首先插入测试数据 
2. for(var i=1;i<21;i++) 
3. { 
4. db.test.insert({_id:i,name:'mm'+i}); 
5. } 
6. //进行mapreduce 
7. db.runCommand( 
8. { 
9. mapreduce:'test', 
10. map:function(){emit(this.name.substr(0,3),this);}, 
11. reduce:function(key,vals){return vals[0];}, //注意：vals是一个Object对象而不是数组 
12. out:'wq' 
13. }); 

注意：

1.mapreduce是根据map函数里调用的emit函数的第一个参数来进行分组的

2.仅当根据分组键分组后一个键匹配多个文档，才会将key和文档集合交由reduce函数处理。例如：

1. db.runCommand( 
2. { 
3. mapreduce:'test', 
4. map:function(){emit(this.name.substr(0,3),this);}, 
5. reduce:function(key,vals){return 'wq';}, 
6. out:'wq' 
7. }); 

执行mapreduce命令后，再查看wq表数据：

1. db.wq.find() 
2.  
3. { "_id" : "mm1", "value" : "wq" } 
4. { "_id" : "mm2", "value" : "wq" } 
5. { "_id" : "mm3", "value" : { "_id" : 3, "name" : "mm3" } } 
6. { "_id" : "mm4", "value" : { "_id" : 4, "name" : "mm4" } } 
7. { "_id" : "mm5", "value" : { "_id" : 5, "name" : "mm5" } } 
8. { "_id" : "mm6", "value" : { "_id" : 6, "name" : "mm6" } } 
9. { "_id" : "mm7", "value" : { "_id" : 7, "name" : "mm7" } } 
10. { "_id" : "mm8", "value" : { "_id" : 8, "name" : "mm8" } } 
11. { "_id" : "mm9", "value" : { "_id" : 9, "name" : "mm9" } } 

以上所述就是本文的全部内容了，希望大家能够喜欢。