MongoDB初学者关于聚合和游标操作的教程

发布时间: 2019-09-22    来源:     作者:
核心提示: 今天給大家分享一些MongoDB中比较好玩的知识吧,主要是聚合,游标,那闲话不多说,附上这篇MongoDB初学者关于聚合和游标操作的教程,聚合和游标可以说是MongoDB中的高级操作了,需要…

今天給大家分享一些MongoDB中比较好玩的知识吧,主要是聚合,游标,那闲话不多说,附上这篇MongoDB初学者关于聚合和游标操作的教程,聚合和游标可以说是MongoDB中的高级操作了,需要的朋友不可错过喔!

一: 聚合

常见的聚合操作跟sql server一样,有:count,distinct,group,mapReduce。

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。

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。

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。

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。

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:

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。

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。

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。

以上就是MongoDB初学者关于聚合和游标操作的教程,如果大家想了解更多相关内容,请持续关注本站,本站小编将在第一时间为大家带来更好的经典内容。

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