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這篇文章主要介紹了mongodb中聚合的示例分析,具有一定借鑒價值,感興趣的朋友可以參考下,希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲,下面讓小編帶著大家一起了解一下。
一:聚合
常見的聚合操作跟sql server一樣,有:count,distinct,group,mapReduce。
<1> count
count是最簡單,最容易,也是最常用的聚合工具,它的使用跟我們C#里面的count使用簡直一模一樣。
<2> distinct
這個操作相信大家也是非常熟悉的,指定了誰,誰就不能重復(fù),直接上圖。
<3> group
在mongodb里面做group操作有點小復(fù)雜,不過大家對sql server里面的group比較熟悉的話還是一眼
能看的明白的,其實group操作本質(zhì)上形成了一種“k-v”模型,就像C#中的Dictionary,好,有了這種思維,
我們來看看如何使用group。
下面舉的例子就是按照age進行g(shù)roup操作,value為對應(yīng)age的姓名。下面對這些參數(shù)介紹一下:
key: 這個就是分組的key,我們這里是對年齡分組。
initial: 每組都分享一個”初始化函數(shù)“,特別注意:是每一組,比如這個的age=20的value的list分享一個
initial函數(shù),age=22同樣也分享一個initial函數(shù)。
$reduce: 這個函數(shù)的第一個參數(shù)是當(dāng)前的文檔對象,第二個參數(shù)是上一次function操作的累計對象,第一次
為initial中的{”perosn“:[]}。有多少個文檔, $reduce就會調(diào)用多少次。
看到上面的結(jié)果,是不是有點感覺,我們通過age查看到了相應(yīng)的name人員,不過有時我們可能有如下的要求:
①:想過濾掉age>25一些人員。
②:有時person數(shù)組里面的人員太多,我想加上一個count屬性標明一下。
針對上面的需求,在group里面還是很好辦到的,因為group有這么兩個可選參數(shù): condition 和 finalize。
condition: 這個就是過濾條件。
finalize:這是個函數(shù),每一組文檔執(zhí)行完后,多會觸發(fā)此方法,那么在每組集合里面加上count也就是它的活了。
<4> mapReduce
這玩意算是聚合函數(shù)中最復(fù)雜的了,不過復(fù)雜也好,越復(fù)雜就越靈活。
mapReduce其實是一種編程模型,用在分布式計算中,其中有一個“map”函數(shù),一個”reduce“函數(shù)。
① map:
這個稱為映射函數(shù),里面會調(diào)用emit(key,value),集合會按照你指定的key進行映射分組。
② reduce:
這個稱為簡化函數(shù),會對map分組后的數(shù)據(jù)進行分組簡化,注意:在reduce(key,value)中的key就是
emit中的key,vlaue為emit分組后的emit(value)的集合,這里也就是很多{"count":1}的數(shù)組。
③ mapReduce:
這個就是最后執(zhí)行的函數(shù)了,參數(shù)為map,reduce和一些可選參數(shù)。具體看圖可知:
從圖中我們可以看到如下信息:
result: "存放的集合名“;
input:傳入文檔的個數(shù)。
emit:此函數(shù)被調(diào)用的次數(shù)。
reduce:此函數(shù)被調(diào)用的次數(shù)。
output:最后返回文檔的個數(shù)。
最后我們看一下“collecton”集合里面按姓名分組的情況。
二:游標
mongodb里面的游標有點類似我們說的C#里面延遲執(zhí)行,比如:
var list=db.person.find();
針對這樣的操作,list其實并沒有獲取到person中的文檔,而是申明一個“查詢結(jié)構(gòu)”,等我們需要的時候通過
for或者next()一次性加載過來,然后讓游標逐行讀取,當(dāng)我們枚舉完了之后,游標銷毀,之后我們在通過list獲取時,
發(fā)現(xiàn)沒有數(shù)據(jù)返回了。
當(dāng)然我們的“查詢構(gòu)造”還可以搞的復(fù)雜點,比如分頁,排序都可以加進去。
var single=db.person.find().sort({"name",1}).skip(2).limit(2);
那么這樣的“查詢構(gòu)造”可以在我們需要執(zhí)行的時候執(zhí)行,大大提高了不必要的花銷。
感謝你能夠認真閱讀完這篇文章,希望小編分享的“mongodb中聚合的示例分析”這篇文章對大家有幫助,同時也希望大家多多支持億速云,關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道,更多相關(guān)知識等著你來學(xué)習(xí)!
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