MongoVUE下实现MongoDB的Group分组查询

我们知道，MongoDB是一种非关系型数据库，所以它的查询方式与标准的结构化查询语言SQL有很大的不同。但无论它是怎么复杂的一种结构，当它经过开发者的双手后，它只能变成客户想要的结构。今天要讲述的就是MongoVUE下如何MongoDB的Group分组查询。

　　MongoVUE的查询格式如下：

db.collection.group({ key, reduce, initial, [keyf,] [cond,] finalize })

从上面，我们可以看出，要实现MongoDB的分组查询，key（分组字段）、cond（分组条件）、refuce(分组计算方式)、initial(初始条件)是MongoDB分组查询比不可少的值。接下来，我们就看看MongoVUE下如何实现MongoDB的分组查询功能：

（一）选中需要分组的表，选择“Collection--Group”，打开分组功能。



　　（二）在Key下面输入需要分组的字段，Conditions下输入分组过滤条件。打开ReduceTab页，在Initial Value出输入“{"count": 0}”，下面Reduce功能处输入：

functionReduce(doc, out) {

　　out.count +=1

　　}

　　选择GO，即弹出MongoDB的分组结果。



　　（三） 在Shell处，自动打出MongoDB的查询语句。

db.EQUIPMENT.group({

　　key : {

　　　　"equipType" : true

　　},

　　cond : {

　　　　"siteId" : "北京"

　　},

　　initial : {

　　　　"count" : 0

　　},

　　reduce : function Reduce(doc, out) {

　　　　out.count +=1

　　},

　　finalize : function Finalize(out) {

　　　　return out;

　　}

});

Group大约需要一下几个参数。

1.key：用来分组文档的字段。和keyf两者必须有一个

2.keyf：可以接受一个javascript函数。用来动态的确定分组文档的字段。和key两者必须有一个

3.initial：reduce中使用变量的初始化

4.reduce：执行的reduce函数。函数需要返回值。

5.cond：执行过滤的条件。

6.finallize：在reduce执行完成，结果集返回之前对结果集最终执行的函数。可选的。

下面介绍一个实例：

先插入测试数据：

for(var i=1; i<20; i++){
var num=i%6;
db.test.insert({_id:i,name:"user_"+i,age:num});
}

1.普通分组查询

db.test.group({
key:{age:true},
initial:{num:0},
$reduce:function(doc,prev){
prev.num++
}
});

db.runCommand({group:
{
ns:"test",
key:{age:true},
initial:{num:0},
$reduce:function(doc,prev)
{
prev.num++
}
}
});

2.筛选后再分组

db.test.group({
key:{age:true},
initial:{num:0},
$reduce:function(doc,prev)
{
prev.num++
},
condition:{age:{$gt:2}}
});

db.runCommand({group:
{
ns:"test",
key:{age:true},
initial:{num:0},
$reduce:function(doc,prev)
{
prev.num++},
condition:{age:{$gt:2}}
}
});

3、普通的$where查询：

db.test.find({$where:function(){
return this.age>2;
}
});

group联合$where查询

db.test.group({
key:{age:true},
initial:{num:0},
$reduce:function(doc,prev){
prev.num++
},
condition:{$where:function(){
return this.age>2;
}
}
});

4、使用函数返回值分组

//注意，$keyf指定的函数一定要返回一个对象
db.test.group({
$keyf:function(doc){return {age:doc.age};},
initial:{num:0},
$reduce:function(doc,prev){
prev.num++
}
});

db.runCommand({group:
{
ns:"test",
$keyf:function(doc){return {age:doc.age};},
initial:{num:0},
$reduce:function(doc,prev){
prev.num++}
}
});

5.使用终结器

db.test.group({
$keyf:function(doc){return {age:doc.age};},
initial:{num:0},
$reduce:function(doc,prev){
prev.num++
},
finalize: function(doc){ doc.count=doc.num;delete doc.num; }
});

db.runCommand({group:
{
ns:"test",
$keyf:function(doc){return {age:doc.age};},
initial:{num:0},
$reduce:function(doc,prev){
prev.num++},
finalize: function(doc){ doc.count=doc.num;delete doc.num; }
}
});
有关MapReduce

//首先插入测试数据

for(var i=1;i<21;i++)

{

db.test.insert({_id:i,name:'mm'+i});

}

//进行mapreduce

db.runCommand(

{

mapreduce:'test',

map:function(){emit(this.name.substr(0,3),this);},

reduce:function(key,vals){return vals[0];}, //注意：vals是一个Object对象而不是数组

out:'wq'

});

注意：

1.mapreduce是根据map函数里调用的emit函数的第一个参数来进行分组的

2.仅当根据分组键分组后一个键匹配多个文档，才会将key和文档集合交由reduce函数处理。例如：

db.runCommand(

{

mapreduce:'test',

map:function(){emit(this.name.substr(0,3),this);},

reduce:function(key,vals){return 'wq';},

out:'wq'

});

执行mapreduce命令后，再查看wq表数据：

db.wq.find()

{ "_id" : "mm1", "value" : "wq" }

{ "_id" : "mm2", "value" : "wq" }

{ "_id" : "mm3", "value" : { "_id" : 3, "name" : "mm3" } }

{ "_id" : "mm4", "value" : { "_id" : 4, "name" : "mm4" } }

{ "_id" : "mm5", "value" : { "_id" : 5, "name" : "mm5" } }

{ "_id" : "mm6", "value" : { "_id" : 6, "name" : "mm6" } }

{ "_id" : "mm7", "value" : { "_id" : 7, "name" : "mm7" } }

{ "_id" : "mm8", "value" : { "_id" : 8, "name" : "mm8" } }

{ "_id" : "mm9", "value" : { "_id" : 9, "name" : "mm9" } }