mongodb中使用分组,聚合和映射-归并

分组group()语法

group(key , reduce ,initial, [keyf] , [cond] , finalize)
key : 一个指定要根据哪些键进行分组的对象,其属性为要用于分组的字段。
cond : 可选参数。这是一个query对象,决定了初始结果集将包含哪些文档。
initial : 一个包含初始字段和初始值的初始group对象,用于在分组期间聚合数据
reduce : 一个接受参数obj和prev的函数(function(obj,prev)),对于每个与查询匹配的文档,都执行这个函数。其中参数obj为当前文档,而prev是根据参数initial创建的对象,这让您能够根据obj来更新prev
finalize : 一个接受唯一参数的obj的函数(function(obj)),这个参数是对与每个键值组合匹配的最后一个文档执行reduce函数得到的。
keyf : 可选参数,用于替代参数key,可以不指定其属性为分组字段的对象,而指定一个函数。可以使用函数动态地指定要根据哪些键进行分组。

查出persons中每个国家学生数学成绩最好的学生信息(必须在90以上)
mongodb中使用分组,聚合和映射-归并_第1张图片

 db.persons.group({
 key:{"country":true},
 initial:{m:0},
 reduce:function(obj,prev){
          if(obj.m>prev.m){
          prev.m=obj.m;
          prev.name=obj.name;
          prev.country=obj.country;
          }},
          cond:{m:{$gt:90}}
          })

说明比如中国有两个学生的数学成绩都为96,只会显示顺序上先出现的学生

聚合$group用法
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mongodb中使用分组,聚合和映射-归并_第3张图片

db.testOrder.aggregate([
{$match:{status:{$in:["A","B","C"]}}},
{$group:{_id:"$status",totalAmount:{$sum:"$amout"}}}
])

mapReduce()语法

mapReduce(map, reduce , argument )
参数map是一个函数,将对数据集中的每个对象执行它来生成一个键和值,这些值被加入到与键相关联的数组中,供归并阶段使用。
参数reduce是一个函数,将对map函数生成的每个对象执行它。reduce函数必须将键作为第一个参数,将与键相关联的值数组作为第二个参数。
参数arguments是一个对象,指定输出到什么地方。

这里写图片描述
(1)统计不同地方(‘Guangzhou,Beijing,Shanghai,Shanxi’)的人的岁数总和
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(2)统计不同地方(‘Guangzhou,Beijing,Shanghai,Shanxi’)的人数总和
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(3)统计不同地方(‘Guangzhou,Beijing,Shanghai,Shanxi’)的人名列表
mongodb中使用分组,聚合和映射-归并_第6张图片
(4)统计不同地方(‘Guangzhou,Beijing,Shanghai,Shanxi’),并且年龄在25岁(不包括25岁)以下的人名列表
mongodb中使用分组,聚合和映射-归并_第7张图片

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