mongodb在查詢時使用聚合的方法

這篇文章將為大家詳細講解有關mongodb在查詢時使用聚合的方法，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

MongoDB除了基本的查詢功能之外，還提供了強大的聚合功能。

我們可以使用count, distinct, group, mapreduce, aggregate等方法實現聚合查詢。

count

查詢記錄條數。
命令：

db.collectionName.count()

distinct

用來找出給定鍵的所有不同的值
命令：

db.collectionName(key)

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。

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。

關于mongodb在查詢時使用聚合的方法就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。