根据MongoDB的文档描述，在MongoDB的聚合操作中，有以下五个聚合命令。

其中，count、distinct和group会提供很基本的功能，至于其他的高级聚合功能（sum、average、max、min），就需要通过mapReduce来实现了。

在MongoDB2.2版本以后，引入了新的聚合框架（聚合管道，aggregation pipeline ，使用aggregate命令），是一种基于管道概念的数据聚合操作。

下面就开始对这些聚合操作进行介绍，所有的测试数据都是基于上一篇文章。

count

首先，我们看下MongoDB文档中，count命令可以支持的选项：

1 { count: <collection>, query: <query>, limit: <limit>, skip: <skip>, hint: <hint> }

• count：要执行count的collection
• query(optional)：过滤条件
• limit(optional)：查询匹配文档数量的上限
• skip(optional)：跳过匹配文档的数量
• hint(optional)：使用那个索引

例子：查看男学生的数量

1 > db.runCommand({"count":"school.students", "query":{"gender":"Male"}})
2 { "n" : 5, "ok" : 1 }
3 >

在MongoDB中，对count操作有一层包装，所以也可以通过shell直接运行db.”collectionName”.count()。

但是为了保持风格一致，我还是倾向于使用db.runCommand()的方式。

distinct

接下来看看distinct命令，下面列出可以支持的选项：

1 { distinct: "<collection>", key: "<field>", query: <query> }

• distinct：要执行distinct的collection
• key：要执行distinct的键
• query(optional)：过滤条件

例子：查看所有学生年龄的不同值

 1 > db.runCommand({"distinct":"school.students","key":"age"})
 2 {
 3         "values" : [
 4                 20,
 5                 21,
 6                 22,
 7                 23,
 8                 24
 9         ],
10         "stats" : {
11                 "n" : 10,
12                 "nscanned" : 10,
13                 "nscannedObjects" : 0,
14                 "timems" : 0,
15                 "cursor" : "BtreeCursor age_1"
16         },
17         "ok" : 1
18 }

group

group命令相比前两就稍微复杂了一些。

 1 {
 2   group:
 3    {
 4      ns: <namespace>,
 5      key: <key>,
 6      $reduce: <reduce function>,
 7      initial: 
 8      $keyf: <key function>,
 9      cond: <query>,
10      finalize: <finalize function>
11    }
12 }

• ns：要执行group的collection
• key：要执行group的键，可以是多个键；和keyf两者必须有一个
• $reduce：在group操作中要执行的聚合function，该function包括两个参数，当前文档和聚合结果文档
• initial：reduce中使用变量的初始化
• $keyf(optional)：可以接受一个function，用来动态的确定分组文档的字段
• cond(optional)：过滤条件
• finalize(optional)：在reduce执行完成，结果集返回之前对结果集最终执行的函数

例子：统计不同年龄、性别分组的学生数量

 1 > db.runCommand({
 2 ...     "group":{
 3 ...         "ns":"school.students",
 4 ...         "key":{"age":true, "gender":true},
 5 ...         "initial":{"count":0},
 6 ...         "$reduce": function(cur, result){ result.count++;},
 7 ...         "cond":{"age":{"$lte":22}}
 8 ...     }
 9 ... })
10 {
11         "retval" : [
12                 {
13                         "age" : 20,
14                         "gender" : "Female",
15                         "count" : 2
16                 },
17                 {
18                         "age" : 20,
19                         "gender" : "Male",
20                         "count" : 1
21                 },
22                 {
23                         "age" : 21,
24                         "gender" : "Male",
25                         "count" : 2
26                 },
27                 {
28                         "age" : 22,
29                         "gender" : "Female",
30                         "count" : 1
31                 }
32         ],
33         "count" : 6,
34         "keys" : 4,
35         "ok" : 1
36 }
37 >

通过finalize选项，可以在结果返回之前进行一些自定义设置。

 1 > db.runCommand({
 2 ...     "group":{
 3 ...         "ns":"school.students",
 4 ...         "key":{"age":true, "gender":true},
 5 ...         "initial":{"count":0},
 6 ...         "$reduce": function(cur, result){
 7 ...                             result.count++;
 8 ...                         },
 9 ...         "cond":{"age":{"$lte":22}},
10 ...         "finalize": function(result){
11 ...                             result.percentage = result.count/10;
12 ...                             delete result.count;
13 ...                         }
14 ...     }
15 ... })
16 {
17         "retval" : [
18                 {
19                         "age" : 20,
20                         "gender" : "Female",
21                         "percentage" : 0.2
22                 },
23                 {
24                         "age" : 20,
25                         "gender" : "Male",
26                         "percentage" : 0.1
27                 },
28                 {
29                         "age" : 21,
30                         "gender" : "Male",
31                         "percentage" : 0.2
32                 },
33                 {
34                         "age" : 22,
35                         "gender" : "Female",
36                         "percentage" : 0.1
37                 }
38         ],
39         "count" : 6,
40         "keys" : 4,
41         "ok" : 1
42 }
43 >

mapReduce

前面三个聚合操作提供了最基本的功能，如果要用到更加复杂的聚合操作，我们就需要自己通过mapReduce来实现了。

mapReduce更重要的用法是实现多个服务器上的聚合操作。

根据MongoDB文档，得到mapReduce的原型如下：

 1 {
 2     mapReduce: <collection>,
 3     map: <function>,
 4     reduce: <function>,
 5     out: <output>,
 6     query(optional): <document>,
 7     sort(optional): <document>,
 8     limit(optional): <number>,
 9     finalize(optional): <function>,
10     scope(optional): <document>,
11     jsMode(optional): <boolean>,
12     verbose(optional): <boolean>
13 }

• mapReduce：要执行map-reduce操作的collection
• map：map function，生成键/值对，可以理解为映射函数
• reduce：reduce function，对map的结果进行统计，可以理解为统计函数
• out：统计结果存放集合 (不指定则使用临时集合,在客户端断开后自动删除)
• query：过滤条件
• sort：排序条件
• limit：map函数可以接受的文档数量的最大值
• finalize：在reduce执行完成后，结果集返回之前对结果集最终执行的函数
• scope：向 map、reduce、finalize 导入外部变量
• jsMode：设置是否把map和reduce的中间数据转换成BSON格式
• verbose：设置是否显示详细的时间统计信息

注意：map、reduce和finalize的函数实现都有特定的要求，具体的要求请参考MongoDB文档

例子：

查询男生和女生的最大年龄

 1 > db.runCommand({
 2 ...     "mapReduce": "school.students",
 3 ...     "map": function(){
 4 ...                     emit({gender: this.gender}, this.age);
 5 ...                 },
 6 ...     "reduce": function(key, values){
 7 ...                         var max = 0;
 8 ...                         for(var i = 0; i < values.length; i++)
 9 ...                             max = max>values[i]?max:values[i];
10 ...                         return max;
11 ...                    },
12 ...     "out": {inline: 1},
13 ...
14 ... })
15 {
16         "results" : [
17                 {
18                         "_id" : {
19                                 "gender" : "Female"
20                         },
21                         "value" : 24
22                 },
23                 {
24                         "_id" : {
25                                 "gender" : "Male"
26                         },
27                         "value" : 24
28                 }
29         ],
30         "timeMillis" : 2,
31         "counts" : {
32                 "input" : 10,
33                 "emit" : 10,
34                 "reduce" : 2,
35                 "output" : 2
36         },
37         "ok" : 1
38 }
39 >

分别得到男生和女生的平均年龄

 1 > db.runCommand({
 2 ...     "mapReduce": "school.students",
 3 ...     "map": function(){
 4 ...                     emit({gender: this.gender}, this.age);
 5 ...                 },
 6 ...     "reduce": function(key, values){
 7 ...                         var result = {"total": 0, "count": 0};
 8 ...                         for(var i = 0; i < values.length; i++)
 9 ...                             result.total += values[i];
10 ...                         result.count = values.length;
11 ...                         return result;
12 ...                    },
13 ...     "out": {inline: 1},
14 ...     "finalize": function(key, reducedValues){
15 ...                         return reducedValues.total/reducedValues.count;
16 ...                    }
17 ... })
18 {
19         "results" : [
20                 {
21                         "_id" : {
22                                 "gender" : "Female"
23                         },
24                         "value" : 22
25                 },
26                 {
27                         "_id" : {
28                                 "gender" : "Male"
29                         },
30                         "value" : 21.8
31                 }
32         ],
33         "timeMillis" : 55,
34         "counts" : {
35                 "input" : 10,
36                 "emit" : 10,
37                 "reduce" : 2,
38                 "output" : 2
39         },
40         "ok" : 1
41 }
42 >

小技巧：关于自定义js函数

在MongoDB中，可以通过db.system.js.save命令（其中system.js是一个存放js函数的collections）来创建并保存JavaScript函数，这样在就可以在MongoDB shell中重用这些函数。

比如，下面两个函数是网上网友实现的

通过利用上面两个函数，我们的”分别得到男生和女生的平均年龄”例子就可以通过以下方式实现。

这个例子中，我们还特殊设置了”out”选项，把返回值存入了”average_age”这个collection中。

 1 > db.runCommand({
 2 ...     "mapReduce": "school.students",
 3 ...     "map": function(){
 4 ...                     emit({gender: this.gender}, this.age);
 5 ...                 },
 6 ...     "reduce": function(key, values){
 7 ...                         avg = Avg(key, values);
 8 ...                         return avg;
 9 ...                    },
10 ...     "out": {"merge": "average_age"}
11 ... })
12 {
13         "result" : "average_age",
14         "timeMillis" : 30,
15         "counts" : {
16                 "input" : 10,
17                 "emit" : 10,
18                 "reduce" : 2,
19                 "output" : 2
20         },
21         "ok" : 1
22 }
23 >

通过以下命令，我们可以看到新增的collection，并且查看里面的内容。

 1 > show collections
 2 average_age
 3 school.students
 4 system.indexes
 5 system.js
 6 >
 7 > db.average_age.find()
 8 { "_id" : { "gender" : "Female" }, "value" : 22 }
 9 { "_id" : { "gender" : "Male" }, "value" : 21.8 }
10 >
11 > db.system.js.find()
12 { "_id" : "Sum", "value" : function (key,values)
13 {
14     var total = 0;
15     for(var i = 0; i < values.length; i++)
16         total += values[i];
17     return total;
18 } }
19 { "_id" : "Avg", "value" : function (key,values)
20 {
21     var total = Sum(key,values);
22     var mean = total/values.length;
23     return mean;
24 } }
25 >

总结

通过这篇文章，介绍了MongoDB中count、distinct、group和mapReduce的基本使用。没有一次把所有的聚合操作都看完，聚合管道只能放在下一次了。

Ps: 文章中使用的例子可以通过以下链接查看

http://files.cnblogs.com/wilber2013/aggregation.js