MongoDB聚合


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    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
    

    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
        } 
    

    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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