mongodb索引：别说你不会mongoDB的group查询

mongodb索引：别说你不会mongoDB的group查询查询内容：以author分组，查询每个author的累计阅读次数1.常规查询$reduce：是一个函数，该函数会在符合条件的每个文档上执行，系统会给该函数传递两个参数，当前文档和累加器文档（本组当前该函数执行结果）cond：查询条件，满足此条件的文档才会被group分组和累加$keyf：key生成函数，系统会给该函数传递一个参数，即当前文档，返回值为对象，此参数和key参数互斥

应用场景：

根据特定条件分组处理数据，类似于SQL中的GROUP BY查询语句，mongoDB中的group功能更为强大，自由度更高。

使用语法：

db.runCommand( { group: { ns: <namespace> key: <key> $reduce: <reduce function> // $keyf: <key function> cond: <query> } } )

其中：

ns：集合名词

key：分组的依据

$reduce：是一个函数，该函数会在符合条件的每个文档上执行，系统会给该函数传递两个参数，当前文档和累加器文档（本组当前该函数执行结果）

cond：查询条件，满足此条件的文档才会被group分组和累加

$keyf：key生成函数，系统会给该函数传递一个参数，即当前文档，返回值为对象，此参数和key参数互斥

测试数据：

group查询示例：

1.常规查询

查询内容：以author分组，查询每个author的累计阅读次数

db.runCommand( { group: { ns: 'readData' key: { author: 1 } $reduce: function ( curr result ) { result.read_times =curr.read_times } initial: { read_times:0 } } } )

查询结果：

{ "retval" : [ { "author" : "Jim" "read_times" : 64.0 } { "author" : "Tom" "read_times" : 127.0 } ] "count" : NumberLong(4) "keys" : NumberLong(2) "ok" : 1.0 }

其中：

retval：查询结果

count：满足条件文档数

keys：分组数

2.含条件查询

查询内容：以author分组，查询category为database的每个author的累计阅读次数

db.runCommand( { group: { ns: 'readData' key: { author: 1 } cond:{category:"database"} $reduce: function ( curr result ) { result.read_times =curr.read_times } initial: { read_times:0 } } } )

查询结果：

{ "retval" : [ { "author" : "Jim" "read_times" : 64.0 } ] "count" : NumberLong(2) "keys" : NumberLong(1) "ok" : 1.0 }

3.key由函数生成

查询内容：以author分组，查询每个author的累计阅读次数

db.runCommand( { group: { ns: 'readData' "$keyf": function(cur){ return {"author":cur.author}; } $reduce: function ( curr result ) { result.read_times =curr.read_times } initial: { read_times:0 } } } )

查询结果：

{ "retval" : [ { "author" : "Jim" "read_times" : 64.0 } { "author" : "Tom" "read_times" : 127.0 } ] "count" : NumberLong(4) "keys" : NumberLong(2) "ok" : 1.0 }