MongoDB的聚合框架Aggregation Framework入门学习教程(mongodb 聚合)

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1. 聚合框架使用聚合框架对集合中的文档进行变换和组合，可以用多个构件创建一个管道(pipeline)，用于对一连串的文档进行处理。这些构件包括筛选(filtering),投射(projecting),分组(grouping),排序(sorting),限制(limiting),跳过(skipping)。例如一个保存着动物类型的集合，希望找出最多的那种动物，假设每种动物被保存为一个mongodb文档，可以按照以下步骤创建管道。1)将每个文档的动物名称映射出来。2)安装名称排序，统计每个名称出现的次数。3)将文档按照名称出现的次数降序排列。4)将返回结果限制为前五个。具体操作符：1){"$porject", {"name" : 1}}类似于查询阶段的字段选择器，指定"fieldname" : 1选定需要的字段，"fieldname" : 0排除不需要的字段，"_id"字段自动显示。结果保存在内存中，不会写入磁盘。

2){"$group", {"_id" : "$name", "count" : {"$sum" : 1}}}首先指定了分组的字段"name",该操作执行完后，每个name只对应一个结果，所有可以将name指定为唯一标识符"_id"。第二个字段表明分组内的每个文档"count"字段加1。新加入的文档中不会有count字段。

3){"$sort" : {"count" : -1}}对结果集中的文档根据count字段做降序排列。4){"$limit" : 5}将返回结果限制为5个文档。将上述结果综合起来：

aggregate会返回一个文档数组，内容为出现次数最多的5个动物：

调试过程中。可以逐一对管道符进行排查。聚合框架不能对集合进行写入操作，所有结果返回给客户端，聚合结果必须限制在M以内。

2. 管道操作符每个操作符都会接受一连串的文档，对这些文档进行类型转换，最后得到的文档作为结果传递给下一操作符。不同的管道操作符可以将任意顺序组合在一起使用，而且可以被重复任意多次。

2.1 $match$match用于对文档集合进行筛选，之后得到的文档子集做聚合。"$match"支持所有的常规查询操作符("$gt","$lt","$ne")等，不能使用地理空间操作符。实际操作中尽量将"$match"放在管道的前面部分，一方面可以提快速将不需要的文档过滤掉，另外在映射和分组前筛选，查询可以使用索引。

2.2 $project使用"$project"可以提取字段，可以重命名字段，

可以将投射过的字段重命名:

使用"$fieldname"语法为了在聚合框架中引用fieldname字段，例如上面"$city"会被替换为"NEW　WORK"。对字段重命名后，Mongdb不会记录其记录字段的历史名称，所以应该在修改字段名称前使用索引。2.2.1 管道表达式可以使用表达式将多个字面量和变量组合为一个值。可以使用组合或者任意深度的嵌套，创建复杂的表达式。2.2.2 数学表达式数学表示式用来操作数据运算。

可以将多个表达式组合为更为复杂的表达式：

操作符语法：1)"$add" : [expr1, [, expr2, ..., exprN]]将表达式相加2)"$subtract" : [expr1, expr2]表达式1减去表达式)"$multiply" : [expr1, [, expr2, ..., exprN]]将表达式相乘4)"$divide" : [expr1, expr2]表达式1除以表达式2得到商5)"$mod" : [expr1, expr2]表达式1除以表达式2得到余数

2.2.3 日期表达式用于提取日期信息的表达式："$year","$month","$week","$dayOfMonth","$dayOfweek","$hour","$minute","$second"。只能对日期类型的字段进行日期操作，不能对数值类型进行日期操作。

也可以使用字面量日期。

2.2.3 字符串表达式操作符语法：1)"$substr" : [expr, startOffset, numoReturn]接受字符串，起始位置以后偏移N个字节，截取字符串。2)"$concat" : [expr1[, expr2, ..., exprN]]将给定的表达式连接在一起作为返回结果。3)"$toLower" : expr返回参数的小写形式4)"$toUpper" : expr返回参数的大写形式例如：

2.2.3 逻辑表达式操作符语法：1)"$cmp" : [expr1, expr2]比较两个参数，相等返回0，大于返回整数，小于返回负数。2)"$strcasecmp" : [string1, string2]比较字符串，区分大小写3)"$eq"/"$ne"/"$gt"/"$gte"/"lt"/"lte" : [expr1, expr2]比较字符串，返回结果(true or false)4)"$and" : [expr1[, expr2, ..., exprN]]所有值为true返回true，否则返回false。5)"$or" : [expr1[, expr2, ..., exprN]]任意表达式为true返回true，否则返回false6)"$not" : expr对表示式取反还有两个控制语句。

如果为true,返回trueExpr，否则，返回falseExpr。

如果expr为null，返回replacementExpr，否则返回expr。算术操作符必须接受数值，日期操作符必须接受日期，字符串操作符必须接受字符串。例如，根据学生出勤率(%)，平时作业(%)和考试成绩(%)得出最终成绩，如果是老师宠爱的学生，直接得分：插入数据:

聚合：

返回结果：

3. MapReduceMapreduce非常强大与灵活，Mongodb使用javascript作为查询语言，可以表示任意复杂的逻辑。Mapreduce非常慢，不应该用在实际的数据分析中。Mapreduce可以在多台服务器之间并行执行，可以将一个问题拆分为多个小问题，之后将各个小问题发送到不同的机器上，每台机器只负责完成一部分工作，所有的机器完成时，将这些零碎的解决方案合并为一个完整的解决方案。最开始的是映射(map),将操作映射到集合中的各个文档，然后是中间环节，成为洗牌(shuffle),按照键分组，将产生的键值组成列表放在对应的键中。化简(reduce)则是把列表中的值化简为一个单值。

3.1 找出集合中的所有键MongoDB假设你的模式是动态的，所以并不会跟踪记录每个文档的键。通常找到集合中所有文档的所有键的最好方式就是MapReduce。在映射环节，map函数使用特别的emit函数返回要处理的值。emit会给MapReduce一个键和一个值。这里用emit将文档某个键的计数返回。this就是当前映射文档的引用：

reduce接受两个参数，一个是key，就是emit返回的第一个值，还有一个数组，由一个或多个键对应的{count : 1}文档组成。

示例表数据：

运行结果：

（1）result:存放的集合名（2）timeMillis:操作花费的时间，单位是毫秒（3）input:传入文档数目（4）emit:此函数被调用的次数（5）reduce:此函数被调用的次数（6）output:最后返回文档的个数查看下collection结果内容：

3.2 MapRecude其他的键（1）"finalize" : function可以将reduce的结果发送给这个键，这是整个处理过程的最后一步。（2）"keeptemp自动为true。" : boolean如果为true，则在连接关闭后结果保存，否则不保存。（3）"out" : string输出集合的名称，如果设置，keeptemp自动为true。（4）"query" : document在发往map前，先用指定条件过滤文档。（5）"sort" : document在发往map前，先进行排序。（6）"limit" : integer发往map函数的文档数量上限。（7）"scope" : document可以在javascripts代码中使用的变量。（8）"verbose" : boolean是否记录详细的服务器日志。3.2.1 finalize函数可以使用finalize函数作为参数，会在最后一个reduce输出结果后执行，然后将结果保存在临时集合里。3.2.2 保存结果集合默认情况下，执行mapreduce时创建一个临时集合，集合名称为mr.stuff.ts.id,即mapreduce.集合名.时间戳.数据库作业ID。MongoDB会在调用的连接关闭时自动销毁这个集合。3.2.3 对子文档执行mapreduce每个传递给map的文档都需要先反序列化，从BSON对象转换为js对象，这个过程非常耗时，可以先对文档过滤来提高map速度，可以通过"query","limit"和"sort"等对文档进行过滤。"query"的值是一个查询文档。"limit","sort"配合可以发挥很大的作用。"query","limit"和"sort"可以随意组合使用。3.2.4 作用域作用域键"scope"，可以用变量名:值这样普通的文档来设置该选项，3.2.5 获取更多的输出设置verbose为true，可以将mapreduce过程更多的信息输出到服务器日志上。

4 聚合命名count和distinct操作可以简化为普通命令，不需要使用聚合框架。4.1 countcount返回集合中的文档数量：

可以传入一个查询文档：

增加查询条件会使count变慢。4.2 distinctdistinct用来找出给定键的所有不同值。使用时必须指定集合和键。

4.3 group使用group可以进行更为复杂的聚合。先选定分组所依据的键，然后根据选定键的不同值分为若干组，然后对每一个分组进行聚合，得到结果文档。插入示例数据：

生成的列表中包含最新的时间和最新的时间对应的年纪。可以安装name进行分组，然后取出每个分组中date最新的文档，将其加入结果集。

（1）"ns" : "coll"指定进行分组的集合。（2）"key" : {"name" : true}指定分组依据的键。（3）"initial" : {"time" : 0}初始化time值，作为初始Wednesday传递给后续过程。每组成员都会使用这个累加器。结果：

如果有文档不存在指定分组的键，这些文档会单独分为一组，缺失的键会使用name:null这样的形式。如下：

返回结果:

为了排除不包含指定用于分组的键的文档，可以在"condition"中加入"name":{"$exists" : true}。

4.3.1 使用完成器完成器(finalizer)用于精简从数据库传到用户的数据，因为group命令的输出结果需要能够通过单次数据库响应返回给用户。4.3.2 将函数作为键使用分组条件可以非常复杂，不是单个键，例如分组时按照类别分组dog和DOG是两个完全不同的组，为了消除大小写差异，可以定义一个函数决定文档分组所依据的键。定义分组函数需要用到"$keyf"键，

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