MongoDB中的聚合操作
根据MongoDB的文档描述，在MongoDB的聚合操作中，有以下五个聚合命令。其中，count、distinct和group会提供很基本的功能，至于其他的高级聚合功能（sum、average、max、min），就需要通过mapReduce来实现了。
在MongoDB2.2版本以后，引入了新的聚合框架（聚合管道，aggregation pipeline ，使用aggregate命令），是一种基于管道概念的数据聚合操作。
Name
Description
count
Counts the number of documents in a collection.
distinct
Displays the distinct values found for a specified key in a collection.
group
Groups documents in a collection by the specified key and performs simple aggregation.
mapReduce
Performs map-reduce aggregation for large data sets.
aggregate
Performs aggregation tasks such as group using the aggregation framework.
下面就开始对这些聚合操作进行介绍，所有的测试数据都是基于上一篇文章。
count
首先，我们看下MongoDB文档中，count命令可以支持的选项：
1 { count: , query: , limit: , skip: , hint:}
[*]count：要执行count的collection
[*]query(optional)：过滤条件
[*]limit(optional)：查询匹配文档数量的上限
[*]skip(optional)：跳过匹配文档的数量
[*]hint(optional)：使用那个索引
例子：查看男学生的数量
1 > db.runCommand({"count":"school.students", "query":{"gender":"Male"}})
2 { "n" : 5, "ok" : 1 }
3 >
在MongoDB中，对count操作有一层包装，所以也可以通过shell直接运行db."collectionName".count()。
但是为了保持风格一致，我还是倾向于使用db.runCommand()的方式。
distinct
接下来看看distinct命令，下面列出可以支持的选项：
1 { distinct: "", key: "", query:}
[*]distinct：要执行distinct的collection
[*]key：要执行distinct的键
[*]query(optional)：过滤条件
例子：查看所有学生年龄的不同值
1 > db.runCommand({"distinct":"school.students","key":"age"})
2 {
3 "values" : [
4 20,
5 21,
6 22,
7 23,
8 24
9 ],
10 "stats" : {
11 "n" : 10,
12 "nscanned" : 10,
13 "nscannedObjects" : 0,
14 "timems" : 0,
15 "cursor" : "BtreeCursor age_1"
16 },
17 "ok" : 1
18 }
group
group命令相比前两就稍微复杂了一些。
1 {
2 group:
3 {
4 ns: ,
5 key: ,
6 $reduce: ,
7 initial:
8 $keyf: ,
9 cond: ,
10 finalize:
11 }
12 }
[*]ns：要执行group的collection
[*]key：要执行group的键，可以是多个键；和keyf两者必须有一个
[*]$reduce：在group操作中要执行的聚合function，该function包括两个参数，当前文档和聚合结果文档
[*]initial：reduce中使用变量的初始化
[*]$keyf(optional)：可以接受一个function，用来动态的确定分组文档的字段
[*]cond(optional)：过滤条件
[*]finalize(optional)：在reduce执行完成，结果集返回之前对结果集最终执行的函数
例子：统计不同年龄、性别分组的学生数量
1 > db.runCommand({
2 ... "group":{
3 ... "ns":"school.students",
4 ... "key":{"age":true, "gender":true},
5 ... "initial":{"count":0},
6 ... "$reduce": function(cur, result){ result.count++;},
7 ... "cond":{"age":{"$lte":22}}
8 ... }
9 ... })
10 {
11 "retval" : [
12 {
13 "age" : 20,
14 "gender" : "Female",
15 "count" : 2
16 },
17 {
18 "age" : 20,
19 "gender" : "Male",
20 "count" : 1
21 },
22 {
23 "age" : 21,
24 "gender" : "Male",
25 "count" : 2
26 },
27 {
28 "age" : 22,
29 "gender" : "Female",
30 "count" : 1
31 }
32 ],
33 "count" : 6,
34 "keys" : 4,
35 "ok" : 1
36 }
37 >
通过finalize选项，可以在结果返回之前进行一些自定义设置。
1 > db.runCommand({
2 ... "group":{
3 ... "ns":"school.students",
4 ... "key":{"age":true, "gender":true},
5 ... "initial":{"count":0},
6 ... "$reduce": function(cur, result){
7 ... result.count++;
8 ... },
9 ... "cond":{"age":{"$lte":22}},
10 ... "finalize": function(result){
11 ... result.percentage = result.count/10;
12 ... delete result.count;
13 ... }
14 ... }
15 ... })
16 {
17 "retval" : [
18 {
19 "age" : 20,
20 "gender" : "Female",
21 "percentage" : 0.2
22 },
23 {
24 "age" : 20,
25 "gender" : "Male",
26 "percentage" : 0.1
27 },
28 {
29 "age" : 21,
30 "gender" : "Male",
31 "percentage" : 0.2
32 },
33 {
34 "age" : 22,
35 "gender" : "Female",
36 "percentage" : 0.1
37 }
38 ],
39 "count" : 6,
40 "keys" : 4,
41 "ok" : 1
42 }
43 >
mapReduce
前面三个聚合操作提供了最基本的功能，如果要用到更加复杂的聚合操作，我们就需要自己通过mapReduce来实现了。
mapReduce更重要的用法是实现多个服务器上的聚合操作。
根据MongoDB文档，得到mapReduce的原型如下：
1 {
2 mapReduce: ,
3 map: ,
4 reduce: ,
5 out: ,
6 query(optional): ,
7 sort(optional): ,
8 limit(optional): ,
9 finalize(optional): ,
10 scope(optional): ,
11 jsMode(optional): ,
12 verbose(optional):
13 }
[*]mapReduce：要执行map-reduce操作的collection
[*]map：map function，生成键/值对，可以理解为映射函数
[*]reduce：reduce function，对map的结果进行统计，可以理解为统计函数
[*]out：统计结果存放集合 (不指定则使用临时集合,在客户端断开后自动删除)
[*]query：过滤条件
[*]sort：排序条件
[*]limit：map函数可以接受的文档数量的最大值
[*]finalize：在reduce执行完成后，结果集返回之前对结果集最终执行的函数
[*]scope：向 map、reduce、finalize 导入外部变量
[*]jsMode：设置是否把map和reduce的中间数据转换成BSON格式
[*]verbose：设置是否显示详细的时间统计信息
注意：map、reduce和finalize的函数实现都有特定的要求，具体的要求请参考MongoDB文档
例子：
查询男生和女生的最大年龄
1 > db.runCommand({
2 ... "mapReduce": "school.students",
3 ... "map": function(){
4 ... emit({gender: this.gender}, this.age);
5 ... },
6 ... "reduce": function(key, values){
7 ... var max = 0;
8 ... for(var i = 0; i < values.length; i++)
9 ... max = max>values?max:values;
10 ... return max;
11 ... },
12 ... "out": {inline: 1},
13 ...
14 ... })
15 {
16 "results" : [
17 {
18 "_id" : {
19 "gender" : "Female"
20 },
21 "value" : 24
22 },
23 {
24 "_id" : {
25 "gender" : "Male"
26 },
27 "value" : 24
28 }
29 ],
30 "timeMillis" : 2,
31 "counts" : {
32 "input" : 10,
33 "emit" : 10,
34 "reduce" : 2,
35 "output" : 2
36 },
37 "ok" : 1
38 }
39 >
分别得到男生和女生的平均年龄
1 > db.runCommand({
2 ... "mapReduce": "school.students",
3 ... "map": function(){
4 ... emit({gender: this.gender}, this.age);
5 ... },
6 ... "reduce": function(key, values){
7 ... var result = {"total": 0, "count": 0};
8 ... for(var i = 0; i < values.length; i++)
9 ... result.total += values;
10 ... result.count = values.length;
11 ... return result;
12 ... },
13 ... "out": {inline: 1},
14 ... "finalize": function(key, reducedValues){
15 ... return reducedValues.total/reducedValues.count;
16 ... }
17 ... })
18 {
19 "results" : [
20 {
21 "_id" : {
22 "gender" : "Female"
23 },
24 "value" : 22
25 },
26 {
27 "_id" : {
28 "gender" : "Male"
29 },
30 "value" : 21.8
31 }
32 ],
33 "timeMillis" : 55,
34 "counts" : {
35 "input" : 10,
36 "emit" : 10,
37 "reduce" : 2,
38 "output" : 2
39 },
40 "ok" : 1
41 }
42 >
小技巧：关于自定义js函数
在MongoDB中，可以通过db.system.js.save命令（其中system.js是一个存放js函数的collections）来创建并保存JavaScript函数，这样在就可以在MongoDB shell中重用这些函数。
比如，下面两个函数是网上网友实现的
SUM
db.system.js.save( { _id : "Sum" ,
value : function(key,values)
{
var total = 0;
for(var i = 0; i < values.length; i++)
total += values;
return total;
}});
AVERAGE
db.system.js.save( { _id : "Avg" ,
value : function(key,values)
{
var total = Sum(key,values);
var mean = total/values.length;
return mean;
}});
通过利用上面两个函数，我们的"分别得到男生和女生的平均年龄"例子就可以通过以下方式实现。
这个例子中，我们还特殊设置了"out"选项，把返回值存入了"average_age"这个collection中。
1 > db.runCommand({
2 ... "mapReduce": "school.students",
3 ... "map": function(){
4 ... emit({gender: this.gender}, this.age);
5 ... },
6 ... "reduce": function(key, values){
7 ... avg = Avg(key, values);
8 ... return avg;
9 ... },
10 ... "out": {"merge": "average_age"}
11 ... })
12 {
13 "result" : "average_age",
14 "timeMillis" : 30,
15 "counts" : {
16 "input" : 10,
17 "emit" : 10,
18 "reduce" : 2,
19 "output" : 2
20 },
21 "ok" : 1
22 }
23 >
通过以下命令，我们可以看到新增的collection，并且查看里面的内容。
1 > show collections
2 average_age
3 school.students
4 system.indexes
5 system.js
6 >
7 > db.average_age.find()
8 { "_id" : { "gender" : "Female" }, "value" : 22 }
9 { "_id" : { "gender" : "Male" }, "value" : 21.8 }
10 >
11 > db.system.js.find()
12 { "_id" : "Sum", "value" : function (key,values)
13 {
14 var total = 0;
15 for(var i = 0; i < values.length; i++)
16 total += values;
17 return total;
18 } }
19 { "_id" : "Avg", "value" : function (key,values)
20 {
21 var total = Sum(key,values);
22 var mean = total/values.length;
23 return mean;
24 } }
25 >
总结
通过这篇文章，介绍了MongoDB中count、distinct、group和mapReduce的基本使用。没有一次把所有的聚合操作都看完，聚合管道只能放在下一次了。
Ps: 文章中使用的例子可以通过以下链接查看
http://files.iyunv.com/wilber2013/aggregation.js
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