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    MongoDB聚合功能浅析

    MongoDB数据库功能强大!除了基本的查询功能之外,还提供了强大的聚合功能。这里简单介绍一下count、distinct和group。

    1.count:
        

    --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。
       

    --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。
       

    --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
        }  
      ]
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