分组统计:group()

简单聚合:aggregate()
强大统计:mapReduce()

Group函数:

1.不支持集群、分片,无法分布式计算

2.需要手写聚合函数的业务逻辑


curr指当前行,每更改一行,curr会变

result指的是当前组,每更改一组,result会变,返回的就是result的参数

查询每个栏目下的商品数量
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db.goods.group({
key:{cat_id:1},
cond:{},
reduce:function(curr,result){
     result.cnt +=1;
},
initial:{cnt:0}
});

查找每个栏目下商品价格大于50的商品数量

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db.goods.group({
key:{cat_id:1},
cond:{shop_price:{$gt:50}},
initial:{cnt:0},
reduce:function(curr,result){
     result.cnt +=1;
}
});

每个栏目下的商品库存量sum操作

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db.goods.group({
key:{cat_id:1},
cond:{},
initial:{cnt:0},
reduce:function(curr,result){
     result.num += curr.goods_number;
}
});

计算每个栏目下最贵的商品,实现max()函数

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db.goods.group({
key:{cat_id:1},
cond:{},
initial:{max:0},
reduce:function(curr,result){
     if(curr.shop_price > result.max ){
          result.max = curr.shop_price;    
     }
}
});

计算每个栏目下商品 的平均价格cu

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db.goods.group({
key:{cat_id:1},
cond:{},
initial:{cnt:0,sum:0},
reduce:function(curr,result){
     if(curr.shop_price > result.max ){
           result.cnt += 1;
           result.sum += curr.shop_price;
     }
},
  
finalize:function(result){
     result.avg = result.sum / result.avg;
}
});

aggregate()函数

where $match
group by  $group
having $match
select $project
order by  $sort
limit $limit
sum() $sum
count() $sum

查询每个栏目下的商品数量

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db.collection.aggreagte([
{$group:{_id:"$cat_id",total:{$sum:1}}}
]);

查询goods下有多少商品

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db.collection.aggreagte([
{$group:{_id:null,total:{$sum:1}}}
]);

查询每个栏目下价格大于50的商品,并筛选出“满足条件的商品数量大于等于3”的栏目

match在group前是SQL中match的作用,match在group后是having的作用

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db.collection.aggreagte([
{$match:{shop_price:{$gt:50}}},
{$group:{_id:null,total:{$sum:1}}},
{$match:{total:{$gte:3}}},
]);

查询每个栏目下的库存量,并按照库存量排序

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db.collection.aggreagte([
{$group:{_id:"$cat_id",total:{$sum:"$goods_number"}}},

{$sort:{total:1}}}, // 这个1表示正序排列,-1表示倒序排列

{$limit:4}   // 只取前四个

]);

查询每个栏目的商品平均价格,并按照平均价格由高到低排序

--这个group有不少参数,官方文档里面有

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db.collection.aggreagte([
{$group:{_id:"$cat_id",avg:{$avg:"$shop_price"}}}, //$符号是转为列的意思
{$sort:{avg:1}}}
]);

MapReduce

mapReduce随着大数据的概念而流行

其实mapReduce的概念非常简单

从功能上来说,相当于RDMS的group操作

它的真正强项在于分布式,当数据非常大时,分布在各个地方时,group就力不能及了,mapReduce用蛮力来计算,mapReduce工作过程

map-->映射,先把同一个组的数据,映射到一个数组上

reduce-->规约,把数组进行运算

简单用法

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var map = function(){
        emit(this.cat_id,this.shop_price);
}
var reduce = function(cat_id,all_price){XX各种数据操作};
db.goods.mapReduce(map,reduce,{quer:{},out:'res'});  //把查询到的结果输出为res表

mongodb对js的引擎做了一些修改对array数组增加了一些函数

mapReduce一般写在mongos上

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