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MongoDB聚合功能淺析

2020-10-29 18:54:03
字體:
來源:轉載
供稿:網友

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。這里簡單介紹一下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。
   

--為了便于后面的測試,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。  --下面的命令將基于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,此后MongoDB就會將集合依據選定鍵值的不同分成若干組。然后可以通過聚合每一組內的文檔,產生一個結果文檔。
   

--這里是準備的測試數據  > 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})  --這里將用day作為group的分組鍵,然后取出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    }  ]  --最后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    }    ]
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