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MongoDB八天课程之:第三天 细说高级操作

时间:2014-05-28 22:48 来源:网络整理 作者:51ou.com 阅读:

    今天跟大家分享一下mongodb中比较好玩的知识,主要包括:聚合,游标。
一: 聚合
      常见的聚合操作跟sql server一样,有:count,distinct,group,mapReduce。
<1> 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。

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<2> 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。

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<3> 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。

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   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。

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<4> 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:

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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。

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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。

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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。

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