mongodb聚合函數 1.count 這個函數很好理解，和其他數據庫一樣，就是做一個count操作 select count(*) from tab1 =db.tab1.count() 以上例子很好理解，但是如果在操作中有skip，limit這種操作的話，那么count會忽略掉這些操作，必須加入一個true參數 比如：d

mongodb聚合函數

1.count

這個函數很好理解，和其他數據庫一樣，就是做一個count操作

select count(*) from tab1 =db.tab1.count()

以上例子很好理解，但是如果在操作中有skip，limit這種操作的話，那么count會忽略掉這些操作，必須加入一個true參數

比如：db.tab1.find().skip(1),limit(2).count()和db.tab1.find().count()得出的結果是一樣的

必須修改為db.tab1.find().skip(1).limit(2).count(true)

2.distinct

去重函數，這個也應該很熟悉，各種關系數據庫都有

具體操作：db.runCommand({"distinct":"collection","key":"xxxx"})=db.collections.distinct("xxxx");

3.group

select a,b,sum(c) csum from coll where active=1 group by a,b

db.coll.group( {key: { a:true, b:true },

cond: { active:1 },

reduce:function(obj,prev){ prev.csum += obj.c; },

initial: { csum: 0 }

});

參數解釋：

Key:group字段

Reduce：聚合函數，典型的有sum和count操作，包含兩個參數，當前遍歷對象以及聚合計數器

Initial：初始化計數器值

Cond：查詢條件篩選選項，如果是空，那么默認對當前collection的所有行操作

Group不能在sharding中使用,結果輸出不能多于10000個keys

舉例：

> db.mtb1.find()

{ "_id" : ObjectId("4fb4be52aa814943b788095c"), "name" : "aaa", "score" : 77 }

{ "_id" : ObjectId("4fb4be5caa814943b788095d"), "name" : "bbb", "score" : 79 }

{ "_id" : ObjectId("4fb4be61aa814943b788095e"), "name" : "ccc", "score" : 79 }

{ "_id" : ObjectId("4fb4be69aa814943b788095f"), "name" : "ddd", "score" : 79 }

{ "_id" : ObjectId("4fb4be74aa814943b7880960"), "name" : "eee", "score" : 100 }

{ "_id" : ObjectId("4fb4be7aaa814943b7880961"), "name" : "fff", "score" : 100 }

{ "_id" : ObjectId("4fb4be82aa814943b7880962"), "name" : "ggg", "score" : 100 }

{ "_id" : ObjectId("4fb4be9eaa814943b7880963"), "name" : "hhh", "score" : 200}

> db.mtb1.group(

... {key:{score:true},

... reduce:function(obj,prev){prev.count++;},

... initial:{count:0}

... });

[

{

"score" : 77,

"count" : 1

},

{

"score" : 79,

"count" : 3

},

{

"score" : 100,

"count" : 3

},

{

"score" : 200,

"count" : 1

}

]

一個簡單的例子，應該很明白了。其實這里group還是建立在reduce上面

4.map/reduce

這個工具的功能可以實現以上三種任何一種，它是分兩步完成，先做map，再reduce，map首先對數據進行分解映射，map執行完，緊接著會進行reduce，map后會的到key-values，像{key：[value1,value2,value3...]}，然后通過reduce處理后得到key-value，也就是單一的值。

語法：

db.runCommand(

{ mapreduce : ,

map : ,

reduce :

[, query : ]

[, sort : ]

[, limit : ]

[, out : ]

[, keeptemp: ]

[, finalize : ]

[, scope :