本文為轉載，原文：MongoDB聚合查詢

聚合查詢

MongoDB除了基本的查詢功能之外，還提供了強大的聚合功能。這里將介紹一下count, distinct, group, mapreduce, aggregate的使用。
另外，本文中用到的數據庫數據請見MongoDB的增刪改查基本命令

count

查詢記錄條數。
命令：

db.collectionName.count()

案例：

db.students.count()

它也跟find一樣可以有條件的,例如：

db.students.count({age:{$gte:20}})

distinct

用來找出給定鍵的所有不同的值
命令：

db.collectionName(key)

例如：

db.students.distinct("grade")

group

分組查詢。
參數說明：

• key：用來分組文檔的字段。
• initial: 每組都分享一個”初始化函數“
• $reduce: 執行的reduce函數，第一個參數是當前的文檔對象，第二個參數是上一次function操作的累計對象，有多少個文檔， $reduce就會調用多少次。
• condition：（可選）執行過濾的條件
• finalize：（可選）在reduce執行完成，結果集返回之前對結果集最終執行的函數。

例如，我們按年級分組，查出每個年級的學生姓名：

db.students.group({
key:{grade:true},
initial:{stuNames:[], count:0},
$reduce:function(cur, prev){
prev.stuNames.push(cur.name);
}
})

如果只想查詢age大于20的人，group有這么兩個可選參數: condition 和finalize：

db.students.group({
key:{grade:true},
initial:{stuNames:[], count:0},
$reduce:function(cur, prev){
prev.stuNames.push(cur.name);
},
finalize:function(prev){
prev.count = prev.stuNames.length;
},
condition:{age:{$gt:20}}
})

MapReduce

命令：

db.runCommand(
 { mapreduce : 字符串，集合名,
   map : 函數,見下文
   reduce : 函數，見下文
   [, query : 文檔，發往map函數前先給過渡文檔]
   [, sort : 文檔，發往map函數前先給文檔排序]
   [, limit : 整數，發往map函數的文檔數量上限]
   [, out : 字符串，統計結果保存的集合]
   [, keeptemp: 布爾值，鏈接關閉時臨時結果集合是否保存]
   [, finalize : 函數，將reduce的結果送給這個函數，做最后的處理]
   [, scope : 文檔,js代碼中要用到的變量]
   [, jsMode : 布爾值，是否減少執行過程中BSON和JS的轉換，默認true] //注：false時 BSON-->JS-->map-->BSON-->JS-->reduce-->BSON,可處理非常大的mapreduce,<br>　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　//true時BSON-->js-->map-->reduce-->BSON
   [, verbose : 布爾值，是否產生更加詳細的服務器日志，默認true]
 }
);

MongoDB中的MapReduce相當于關系數據庫中的group by。
參數:

• map函數：這個稱為映射函數，里面會調用emit(key,value)，集合會按照你指定的key進行映射分組。
• reduce函數：這個稱為簡化函數，會對map分組后的數據進行分組簡化，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，。

示例，統計同一個年級的name值：
map函數：

var m = function(){
emit(this.grade, this.name)
}

reduce函數

var r = function(key,values){
var ret = {grade:key, names:values};
return ret;
}

還可以編寫finalize函數對reduce的返回值做最后處理：

var f = function(key, rval){
if(key == "Freshman"){
 rval.msg = "i am freshman"
}
return rval;
}

運行：

db.runCommand({
mapreduce:"students",
map:m,
reduce:r,
finalize:f,
out:"stu_grade_names"
})

查詢stu_grade_names中的數據：

db.stu_grade_names.find()

aggregate

語法：

db.collectionName.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)

聚合表達式

管道

管道在Unix和Linux中一般用于將當前命令的輸出結果作為下一個命令的參數。
MongoDB的聚合管道將MongoDB文檔在一個管道處理完畢后將結果傳遞給下一個管道處理。管道操作是可以重復的。
表達式：處理輸入文檔并輸出。表達式是無狀態的，只能用于計算當前聚合管道的文檔，不能處理其它的文檔。
這里我們介紹一下聚合框架中常用的幾個操作：

• $project：修改輸入文檔的結構。可以用來重命名、增加或刪除域，也可以用于創建計算結果以及嵌套文檔。
• $match：用于過濾數據，只輸出符合條件的文檔。$match使用MongoDB的標準查詢操作。
• $limit：用來限制MongoDB聚合管道返回的文檔數。
• $skip：在聚合管道中跳過指定數量的文檔，并返回余下的文檔。
• $unwind：將文檔中的某一個數組類型字段拆分成多條，每條包含數組中的一個值。
• $group：將集合中的文檔分組，可用于統計結果。
• $sort：將輸入文檔排序后輸出。
• $geoNear：輸出接近某一地理位置的有序文檔。

實例，查詢各個年級年齡大于等于20歲的學生數量：

db.students.aggregate([
{$match:{age:{$gte:20}}},
{$group:{_id:"$grade",count:{$sum:1}}}
])

完