MongoDB的学习--聚合
最近要去的新项目使用mysql,趁着还没忘记,总结记录以下MongoDB的聚合。
聚合是泛指各种可以处理批量记录并返回计算结果的操作。MongoDB提供了丰富的聚合操作,用于对数据集执行计算操作。在 mongod 实例上执行聚合操作可以大大简化应用的代码,并降低对资源的消耗。
在MongoDB中,像查询之类的聚合操作都是使用 集合 中的文档作为输入,最终的结果会输出一个或者多个文档。
聚合管道
聚合管道是一个基于数据处理管道概念的框架。通过使用一个多阶段的管道,将一组文档转换为最终的聚合结果。(aggregate详细)
聚合管道是映射化简的一个替代方案。而且对于聚合任务来说,聚合管道是一种优选的解决方案,因为映射化简的复杂度可能无法保证。
聚合管道的每个步骤可以使用的内存最多是100MB。如果某个步骤超过了这个限制,MongoDB就会报错了。如果需要处理大量数据,可以使用 allowDiskUse 这个选项,此时管道会把数据写入临时文件。
有的管道阶段可以使用管道表达式作为运算符。管道表达式可以对输入文档做指定的转换。管道表达式使用一个文档结构体,并且可以包含其他的表达式 。
管道表达式只可以操作当前管道中的文档,不能访问其他的文档:表达式操作可以在内存中完成对文档的转换。
一般来说,表达式是无状态的,并且仅在聚合过程中处于计算状态,除了累计操作符表达式。
使用 $group 操作符的累计操作,需要在管道处理文档的过程中维护自己的状态(例如总数、最大值、最小值和相关数据)。
映射化简
映射化简是一种将大量数据转换为有价值的*聚合*结果的数据处理方式。在MongoDB中,使用mapReduce 命令来执行映射化简的操作。
请看下面的映射化简操作:
在这个映射化简操作中,MongoDB对每个输入文档(例如集合中满足查询条件的文档)执行了*map*操作。映射操作输出了键值对结果。对那些有多个值的关键字,MongoDB执行*reduce*操作,收集并压缩了最终的聚合结果。然后MongoDB把结果保存到一个集合中。化简函数还可以把结果输出到*finalize*函数,进一步对聚合结果做处理,当然这步是可选的。
在MongoDB中,所有的映射化简函数都是使用JavaScript编写,并且运行在 mongod 进程中。映射化简操作使用一个集合中文档作为*输入*,并且可以在映射阶段之前执行任意的排序和限定操作。mapReduce 命令可以把结果作为一个文档来返回,也可以把结果写入集合。输入集合和输出集合可以是分片的。
如果选择映射化简操作即时返回结果,这些文档一定要在 BSON文档大小 限制以内,当前这个限制是16MB。
单一用途的聚合
聚合指的是一大类对数据集执行运算的方法,这些方法对输入数据执行特定的步骤从而计算出一个结果。MongoDB提供了一组对数据集执行特定操作的聚合方法。
尽管与聚合管道和映射化简比起来,它们的使用范围有限,但是这些方法的名称很直观的表达了它的功能,非常易于理解使用。
1) 总数
MongoDB可以返回符合查询条件的文档总数。除了 count 命令, mongo 脚本程序中的 count() 方法和 cursor.count() 方法都可以得到文档总数。
例子
现在有一个名为 records 的集合中 只有 下面这些文档:
{ a: 1, b: 0 }
{ a: 1, b: 1 }
{ a: 1, b: 4 }
{ a: 2, b: 2 }
下面的操作会统计集合中的文档个数,并最终返回数字 4:
db.records.count()
下面的操作会统计字段 a 的值是 1 的文档个数,最终返回 3:
db.records.count({a: 1})
2) 去除重复
去除重复 操作会返回查询到的指定字段值不重复的记录。在 mongo 脚本程序中,使用 distinct 命令或者 db.collection.distinct() 方法执行去重。请看下面的去除重复的例子:
例子
现在有一个名为 records 的集合中 只有 下面这些文档:
{ a: 1, b: 0 }
{ a: 1, b: 1 }
{ a: 1, b: 1 }
{ a: 1, b: 4 }
{ a: 2, b: 2 }
{ a: 2, b: 2 }
请看下面使用 db.collection.distinct() 方法对字段 b 进行去除重复的操作:
db.records.distinct("b")
这个操作的结果是:
[ 0, 1, 4, 2 ]
3) 分组
分组 操作会把查询到的文档按照给定的字段值进行分组。分组操作会返回一个文档数组,其中的每个文档包含了一组文档的计算结果。
可以在 mongo 脚本程序中通过 group 命令或者 db.collection.group() 方法来使用分组的功能。
group 命令不能在分片集合上运行。特别需要注意一点, group 操作的结果集大小不能超过16MB。
例子
现在有一个名为 records 的集合,它包含有如下文档:
{ a: 1, count: 4 }
{ a: 1, count: 2 }
{ a: 1, count: 4 }
{ a: 2, count: 3 }
{ a: 2, count: 1 }
{ a: 1, count: 5 }
{ a: 4, count: 4 }
请考虑用 group 命令对集合中的文档进行分组,分组条件是字段 a 值小于 3 ,同时需要对每组的count 字段计数:
db.records.group({
key: {a: 1},
cond: {a: {$lt: 3}},
reduce: function(cur, result) { result.count += cur.count },
initial: {count: 0}
})
这次分组操作的结果是:
[
{a: 1, count: 15},
{a: 2, count: 4}
]
摘录参考:MongoDB中文文档
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