插入 測試數據
for(var j=1;j<3;j++){
for(var i=1;i<3;i++){
var person={
Name:"jack"+i,
Age:i,
Address:["henan","wuhan"],
Course:[
{Name:"shuxue",Score:i},
{Name:"wuli",Score:i}
]
}
db.DemoTest.Person.insert(person)
}
}
Count
db.DemoTest.Person.count({Name:"jack1"})
返回數量
distinct
db.DemoTest.Person.distinct("Name")
返回不重復的Name值。
group
例子：按照Name分組，條件是Age大於46
db.DemoTest.Person.group({
"key":{"Name":true}, -----分組的keky
"initial":{"Person":[]},-------每組分享的一個”初始化函數“
"$reduce":function(cur,prev){ ------這個函數的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，第一次為initial中的{”person“：[]}。有多少個文檔， $reduce就會調用多少次
prev.Person.push(cur);
},
"finalize":function(prev){ ---返回每組的數量
prev.count=prev.Person.length;
},
"condition":{"Age":{"$lt":46}} -----過濾條件
})
返回結果如下：
返回的json
mapReduce
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，一個”reduce“函數。
map：
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：
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，這里也就是很多{"count":1}的數組。
mapReduce:
這個就是最后執行的函數了，參數為map，reduce和一些可選參數。
在MongoDB存儲的文檔上執行聚合操作非常有用，這種方式的一個限制是聚合函數（比如，SUM、AVG、MIN、MAX）需要通過mapper和reducer函數來定制化實現。
MongoDB沒有原生態的用戶自定義函數（UDFs）支持。但是它允許使用db.system.js.save命令來創建並保存JavaScript函數，JavaScript函數可以在MapReduce中復用。
第一種統計方式--對應集合直接統計
1.在MongoDB javascript Shell中對Array對象進行了一些擴展，其中新增sum方法，以方便統計數據之用的。
Array.sum=function(arr){
if(arr.length == 0)
return null;
var s = arr[0];
for(var i = 1; i < arr.length; i++)
s += arr[i];
return s;
}
2.例子：按照名稱分組，統計每組年齡的和，條件是年齡小於2.
如果統計數量：var map = function(){ emit(this.Name, 1); } 其實是讓值永遠為1
var map = function(){ emit(this.Name, this.Age); }
var reduce = function( key, values ){ return Array.sum(values); }
var options = {query: { Age: {$lt: 2} }, out: { inline : 1 }}
db.Person.mapReduce(map,reduce,options)
結果如下
結果json
分析一下：
1. map部分
作用：用於分組的。
emit(param1, param2)
param1：需要分組的字段，this.字段名。
param2：需要進行統計的字段，this.字段名。
2. reduce部分
作用：處理需要統計的字段
var reduce = function(key, values){
......統計字段處理
}
key： 指分組字段（emit的param1）對應的值
values：指需要統計的字段（emit的param2）值組成的數組
簡單介紹統計常用的方法：
* 對數值類型進行求和
|
1
2
3
4
|
<span style=
"font-size: 16px;"
>
var
reduce =
function
(key, values){
return
Array.sum(values);
}
</span>
|
* 對字符串類型進行拼湊
|
1
2
3
|
<span style=
"font-size: 16px;"
>
var
reduce =
function
(key, values){
return
values.join(
', '
);
}</span>
|
3. options部分
{ query: { age: {$lt: 25} }, out: "name_totals" }
query：先篩選符合條件的記錄出來，再進行分組統計。
out：將分組統計后的結果輸出到哪個集合當中。
默認情況下，out所指定的集合在數據庫斷開連接后再次打開時，依舊存在，並保留之前的所有記錄的。
4. 執行分組統計
>db.集合名.mapReduce( map, reduce, options )
第二種統計方式--命令統計
1.命令如下：
注意：out參數 out:"Person_Name" 代表會創建一個臨時表Person_Name 然后再從臨時表中查找，out:{inline:1} 代表直接顯示在當前命令執行的結果中
var map = function(){ emit(this.Name, this.Age); }
var reduce = function( key, values ){ return Array.sum(values); }
db.runCommand({
mapreduce:"Person",
map:map,
reduce:reduce,
out:"Person_Name",
keeptemp: false,
query: { Age:{ $lt: 2 }},
sort:{ Name:1},
limit:3
})
解析：
mapreduce：
分組統計的集合名
eg：
mapreduce: 'mythings'
不能寫成mapreduce: mythings，否則報異常：mythings is not defined
map,reduce ：
同上，不做闡述
out ：
將分組統計結果輸出到某個集合。
注意：不能缺省，必須指定名稱，否則報錯，報錯如下：
“exception: 'out' has to be a string or an object”
keeptemp ：
是否保留臨時集合（指out指定的集合）
keeptemp：false時會在數據庫斷開連接后，MongoDB會移除該集合的所有記錄。而不是刪除。
keeptemp：true時即使數據庫斷開連接后，再次連接上，該臨時集合依舊保持之前所有記錄。
keeptemp默認值為true。
query ：
篩選記錄后，再進行分組統計
eg:
query: { age:{ $lt: 25 }}
sort ：
對分組統計的集合進行排序，也即先排序，后再執行分組統計的。
注意：這里的排序需要用到索引，必須先創建索引。
limit ：
對分組統計的集合先進行限制返回記錄的條數，然后再去進行統計操作。注意：不要理解成對統計后的結果進行限制返回記錄條數。
verbose ：
顯示時間統計信息，取值為true/false