MongoDB（Aggregation）

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Aggregation

聚合（aggregate）指令可以操作一个集合中的文档，将统计或处理部分的域， 再经过加工后返回到客户端，这些工作都是在服务器端完成的。如果是使用pipeline，通常就是按顺序将整个集合传进去，然后进行加工处理，但是可以通过一些操作符在传递整个集合之前进行筛选。pipline还可以得到index的支持。

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Aggregation Pipeline 管道

Pipline Optimization 优化操作

在执行聚合的时候，其中有一个优化的阶段，通常就是通过调整操作符之间的相对顺序来达到优化的目的，比如下面这些典型的例子。

当在aggregate时使用了$sort + $match 的时候，match在sort之前可能会减少一些集合的排序工作：
{ $match: { status: 'A' } },{ $sort: { age : -1 } }

当在aggregate时使用了$skip + $limit的时候，limit在skip之前可能会减少一些工作量。考虑如下的顺序：
{ $skip: 10 },{ $limit: 5 }
先忽略了前10个，再取出5个。在执行skip操作的时候，被操作的是被选中的所有文档，最终我们才要了其中的5个。再考虑如下的顺序：
{ $limit: 15 },{ $skip: 10 }
先限制返回的文档最多只有15个，然后再操作这15个文档，进行skip。相对来说，比上面的方式要快了。

优化器还会执行一些相对比较复杂的优化操作。举个例子，考虑如下的操作顺序：
{ $redact: { $cond: { if: { $eq: [ "$level", 5 ] }, then: "$$PRUNE", else: "$$DESCEND" } } }, { $match: { year: 2014, category: { $ne: "Z" } } }
先进行编辑，再进行匹配。这两个操作似乎是有依赖的，因为编辑了之后可能会有一些field值的变动，会影响后面match的结果。为了优化操作，可以先执行一部分的匹配，减少选中的文档，再进行redact操作就可以减少了一些的时间啦。所以，优化之后的样子可能是这样的：
{ $match: { year: 2014 } }, { $redact: { $cond: { if: { $eq: [ "$level", 5 ] }, then: "$$PRUNE", else: "$$DESCEND" } } }, { $match: { year: 2014, category: { $ne: "Z" } } }

Pipeline Limits 操作限制

自2.6开始，aggregate命令就可以返回一个cursor或者将结果存储于一个集合中。每个文档的大小是符合BSON大小限制的（16MB），若超过了这个限制就会产生error。这个限制仅针对于返回的文档，而pipeline执行的过程中可能会超过这个限制。

如果没有指定要返回一个cursor或者是将结果存储于一个集合中，那么MongoDB默认返回一个包含结果的文档，此时如果超出BSON大小限制的话就会产生错误。

pipeline stage（翻译为阶段？）的内存限制是100MB，一旦超过限制就会出错。那要是文件比较大呢？可以考虑allowDiskUse选项，它会在必要时将临时数据存储到磁盘中去。

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Map-Reduce 函数支持

mapreduce提供了一些aggregation pipline不支持的操作，使用起来更加灵活。它的样子就跟一个函数一样，返回的是文档集合。
mapreduce操作可以将操作结果写进集合中或者仅仅返回结果，操作过程中可以执行一连续的map、reduce等操作，对上一次的输出进行输入。

Map-Reduce exampes 例子

假设有一个orders集合，每个文档表示一个订单，文档大致如下所示：

{
     _id: ObjectId("50a8240b927d5d8b5891743c"),
     cust_id: "abc123",
     ord_date: new Date("Oct 04, 2012"),
     status: 'A',
     price: 25,
     items: [ { sku: "mmm", qty: 5, price: 2.5 },
              { sku: "nnn", qty: 5, price: 2.5 } ]
}

现在要查询每个用户一共支付了多少钱，这需要对每个订单根据用户id进行分类，再对其中的price域，进行求和

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