MongoDB除了基本的查询功能,还提供了很多强大的聚合工具,其中简单的可计算集合中的文档个数, 复杂的可利用MapReduce做复杂数据分析. 1.count count返回集合中的文档数量 db.refactor.count() 不管集合有多大,都能很快的返回文档数量. 可以传递查询,MongoDB会
MongoDB除了基本的查询功能,还提供了很多强大的聚合工具,其中简单的可计算集合中的文档个数,
复杂的可利用MapReduce做复杂数据分析.
1.count
count返回集合中的文档数量
db.refactor.count()
不管集合有多大,都能很快的返回文档数量.
可以传递查询,MongoDB会计算查询结果的数量
db.refactor.count({"username":"refactor"})
但是增加查询条件会使count变慢.
2.distinct
distinct用来找出给定键的所有不同值.使用时必须指定集合和键.
如:
db.runCommand({"distinct":"refactor","key":"username"})
3.group
group先选定分组所依据的键,MongoDB将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.
如：
db.runCommand(
{
"group":
{
"ns":"refactor",
"key":{"username":true},
"initial":{"count":0},
"$reduce":function(doc,prev)
{
prev.count++;
},
"condition":{"age":{"$gt":40}}
}
}
)
"ns":"refactor",
指定要进行分组的集合
"key":{"username":true},
指定文档分组的依据,这里是username键,所有username键的值相等的被划分到一组,true为返回键username的值
"initial":{"count":0},
每一组reduce函数调用的初始个数.每一组的所有成员都会使用这个累加器.
"$reduce":function(doc,prev){...}
每个文档都对应的调用一次.系统会传递两个参数:当前文档和累加器文档.
"condition":{"age":{"$gt":40}}
这个age的值大于40的条件
4.使用完成器
完成器用于精简从数据库传到用户的数据.group命令的输出一定要能放在单个数据库相应中.
"finalize"附带一个函数,在数组结果传递到客户端之前被调用一次.
db.runCommand(
{
"group":
{
"ns":"refactor",
"key":{"username":true},
"initial":{"count":0},
"$reduce":function(doc,prev)
{
prev.count++;
},
"finalize":function(doc)
{
doc.num=doc.count;
delete doc.count;
}
}
}
)
finalize能修改传递的参数也能返回新值.
5.将数组作为键使用
有些时候分组所依据的条件很复杂,不仅是一个键.比如要使用group计算每个类别有多篇博客文章.由于有很多作者,
给文章分类时可能不规律的使用了大小写.所以,如果要是按类别名来分组,最后"MongoDB"和"mongodb"就是不同的组.
为了消除这种大小写的影响,就要定义一个函数来确定文档所依据的键.
定义分组要用到$keyf
db.runCommand(
{
"group":
{
"ns":"refactor",
"$keyf":function(doc){return {"username":doc.username.toLowerCase()}},
"initial":{"count":0},
"$reduce":function(doc,prev)
{
prev.count++;
}
}
}
)
6.MapReduce
count,distinct,group能做的事情MapReduce都能做.它是一个可以轻松并行化到多个服务器的聚合方法.它会
拆分问题,再将各个部分发送到不同机器上,让每台机器完成一部分.当所有机器都完成时候,再把结果汇集起来形成
最终完整的结果.
MapReduce需要几个步骤:
1.映射,将操作映射到集合中的每个文档.这个操作要么什么都不做,要么 产生一个键和n个值.
2.洗牌,按照键分组,并将产生的键值组成列表放到对应键中.
3.化简,把列表中的值 化简 成一个单值,这个值被返回.
4.重新洗牌,直到每个键的列表只有一个值为止,这个值就是最终结果.
MapReduce的速度比group慢,group也很慢.在应用程序中,最好不要用MapReduce,可以在后台运行MapReduce
创建一个保存结果的集合,可以对这个集合进行实时查询.
找出集合中的所有键
MongoDB没有模式,所以并不知晓每个文档有多少个键.通常找到集合的所有键的做好方式是用MapReduce.
在映射阶段,想得到文档中的每个键.map函数使用emit 返回要处理的值.emit会给MapReduce一个键和一个值.
这里用emit将文档某个键的记数(count)返回({count:1}).我们为每个键单独记数,所以为文档中的每一个键调用一次emit,
this是当前文档的引用:
map=function(){
for(var key in this)
{
emit(key,{count:1})
}
};
这样返回了许许多多的{count:1}文档,每一个都与集合中的一个键相关.这种有一个或多个{count:1}文档组成的数组,
会传递给reduce函数.reduce函数有两个参数,一个是key,也就是emit返回的第一个值,另一个参数是数组,由一个或者多个
对应键的{count:1}文档组成.
reduce=function(key,emits){
total=0;
for(var i in emits){
total+=emits[i].count;
}
return {count:total};
}
reduce要能被反复被调用,不论是映射环节还是前一个化简环节.reduce返回的文档必须能作为reduce的
第二个参数的一个元素.如x键映射到了3个文档{"count":1,id:1},{"count":1,id:2},{"count":1,id:3}
其中id键用于区别.MongoDB可能这样调用reduce:
>r1=reduce("x",[{"count":1,id:1},{"count":1,id:2}])
{count:2}
>r2=reduce("x",[{"count":1,id:3}])
{count:1}
>reduce("x",[r1,r2])
{count:3}
reduce应该能处理emit文档和其他reduce结果的各种集合.
如:
mr=db.runCommand(
{
"mapreduce":"refactor",
"map":map,
"reduce":reduce,
"out":{inline:1}
}
)
或:
db.refactor.mapReduce(map,reduce,{out:{inline:1}})
