group做的聚合有些復(fù)雜。先選定分組所依據(jù)的鍵，此后MongoDB就會將集合依據(jù)選定鍵值的不同分成若干組。然后可以通過聚合每一組內(nèi)的文檔，產(chǎn)生一個結(jié)果文檔。
和數(shù)據(jù)庫一樣group常常用于統(tǒng)計。MongoDB的group還有很多限制，如：返回結(jié)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(shù)。
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(shù)。用來動態(tài)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(zhí)行的reduce函數(shù)。函數(shù)需要返回值。
5.cond：執(zhí)行過濾的條件。
6.finallize：在reduce執(zhí)行完成，結(jié)果集返回之前對結(jié)果集最終執(zhí)行的函數(shù)。可選的。
下面介紹一個實(shí)例：
先插入測試數(shù)據(jù)：
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.篩選后再分組
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(lián)合$where查詢
db.test.group({key:{age:true},initial:{num:0},$reduce:function(doc,prev){prev.num++},condition:{$where:function(){return this.age>2;}}});4、使用函數(shù)返回值分組
//注意，$keyf指定的函數(shù)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(jié)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(guān)MapReduce
//首先插入測試數(shù)據(jù)for(var i=1;i<21;i++){db.test.insert({_id:i,name:'mm'+i});}//進(jìn)行mapreducedb.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(shù)組out:'wq'});注意：
1.mapreduce是根據(jù)map函數(shù)里調(diào)用的emit函數(shù)的第一個參數(shù)來進(jìn)行分組的
2.僅當(dāng)根據(jù)分組鍵分組后一個鍵匹配多個文檔，才會將key和文檔集合交由reduce函數(shù)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(zhí)行mapreduce命令后，再查看wq表數(shù)據(jù)：
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(nèi)容了，希望大家能夠喜歡。
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