浅谈MongoDB聚合和游标的操作及知识-群英

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这篇文章给大家介绍了“浅谈MongoDB聚合和游标的操作及知识”的相关知识，讲解详细，步骤过程清晰，有一定的借鉴学习价值，因此分享给大家做个参考，感兴趣的朋友接下来一起跟随小编看看吧。

一：聚合

常见的聚合操作跟sql server一样，有：count，distinct，group，mapReduce。

count

count是最简单，最容易，也是最常用的聚合工具，它的使用跟我们C#里面的count使用简直一模一样。

distinct

这个操作相信大家也是非常熟悉的，指定了谁，谁就不能重复，直接上图。

group

在mongodb里面做group操作有点小复杂，不过大家对sql server里面的group比较熟悉的话还是一眼

能看的明白的，其实group操作本质上形成了一种“k-v”模型，就像C#中的Dictionary，好，有了这种思维，

我们来看看如何使用group。

下面举的例子就是按照age进行group操作，value为对应age的姓名。下面对这些参数介绍一下：

key：这个就是分组的key，我们这里是对年龄分组。

initial: 每组都分享一个”初始化函数“，特别注意：是每一组，比如这个的age=20的value的list分享一个

initial函数，age=22同样也分享一个initial函数。

$reduce: 这个函数的第一个参数是当前的文档对象，第二个参数是上一次function操作的累计对象，第一次

为initial中的{”perosn“：[]}。有多少个文档， $reduce就会调用多少次。

看到上面的结果，是不是有点感觉，我们通过age查看到了相应的name人员，不过有时我们可能有如下的要求：

①：想过滤掉age>25一些人员。

②：有时person数组里面的人员太多，我想加上一个count属性标明一下。

针对上面的需求，在group里面还是很好办到的，因为group有这么两个可选参数: condition 和 finalize。

condition: 这个就是过滤条件。

finalize:这是个函数，每一组文档执行完后，多会触发此方法，那么在每组集合里面加上count也就是它的活了。

mapReduce

这玩意算是聚合函数中最复杂的了，不过复杂也好，越复杂就越灵活。

mapReduce其实是一种编程模型，用在分布式计算中，其中有一个“map”函数，一个”reduce“函数。

① map：

这个称为映射函数，里面会调用emit(key,value)，集合会按照你指定的key进行映射分组。

② reduce：

这个称为简化函数，会对map分组后的数据进行分组简化，注意：在reduce(key,value)中的key就是

emit中的key，vlaue为emit分组后的emit(value)的集合，这里也就是很多{"count":1}的数组。

③ mapReduce:

这个就是最后执行的函数了，参数为map，reduce和一些可选参数。具体看图可知：

从图中我们可以看到如下信息：

result: "存放的集合名“；

input:传入文档的个数。

emit：此函数被调用的次数。

reduce：此函数被调用的次数。

output:最后返回文档的个数。

最后我们看一下“collecton”集合里面按姓名分组的情况。

二：游标

mongodb里面的游标有点类似我们说的C#里面延迟执行，比如：

var list=db.person.find();

针对这样的操作，list其实并没有获取到person中的文档，而是申明一个“查询结构”，等我们需要的时候通过

for或者next()一次性加载过来，然后让游标逐行读取，当我们枚举完了之后，游标销毁，之后我们在通过list获取时，

发现没有数据返回了。

当然我们的“查询构造”还可以搞的复杂点，比如分页，排序都可以加进去。

var single=db.person.find().sort({"name",1}).skip(2).limit(2);

那么这样的“查询构造”可以在我们需要执行的时候执行，大大提高了不必要的花销。

以上就是关于“浅谈MongoDB聚合和游标的操作及知识”的相关知识，感谢各位的阅读，想要掌握这篇文章的知识点还需要大家自己动手实践使用过才能领会，如果想了解更多相关内容的文章，欢迎关注群英网络，小编每天都会为大家更新不同的知识。

标签： MongoDB聚合和游标

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