8天學通MongoDB 第三天 細說高階操作

2021-09-23 21:41:48 字數 2569 閱讀 8713

今天跟大家分享一下mongodb中比較好玩的知識,主要包括:聚合,游標。

一: 聚合

常見的聚合操作跟sql server一樣,有:count,distinct,group,mapreduce。

<1> count

count是最簡單,最容易,也是最常用的聚合工具,它的使用跟我們c#裡面的count使用簡直一模一樣。

這個操作相信大家也是非常熟悉的,指定了誰,誰就不能重複,直接上圖。

在mongodb裡面做group操作有點小複雜,不過大家對sql server裡面的group比較熟悉的話還是一眼

能看的明白的,其實group操作本質上形成了一種「k-v」模型,就像c#中的dictionary,好,有了這種思維,

我們來看看如何使用group。

下面舉的例子就是按照age進行group操作,value為對應age的姓名。下面對這些引數介紹一下:

key:  這個就是分組的key,我們這裡是對年齡分組。

initial: 每組都分享乙個」初始化函式「,特別注意:是每一組,比如這個的age=20的value的list分享乙個

initial函式,age=22同樣也分享乙個initial函式。

$reduce: 這個函式的第乙個引數是當前的文件物件,第二個引數是上一次function操作的累計物件,第一次

為initial中的。有多少個文件, $reduce就會呼叫多少次。

看到上面的結果,是不是有點感覺,我們通過age檢視到了相應的name人員,不過有時我們可能有如下的要求:

①:想過濾掉age>25一些人員。

②:有時person陣列裡面的人員太多,我想加上乙個count屬性標明一下。

針對上面的需求,在group裡面還是很好辦到的,因為group有這麼兩個可選引數: condition 和 finalize。

condition:  這個就是過濾條件。

finalize:這是個函式,每一組文件執行完後,多會觸發此方法,那麼在每組集合裡面加上count也就是它的活了。

這玩意算是聚合函式中最複雜的了,不過複雜也好,越複雜就越靈活。

mapreduce其實是一種程式設計模型,用在分布式計算中,其中有乙個「map」函式,乙個」reduce「函式。

① map:

這個稱為對映函式,裡面會呼叫emit(key,value),集合會按照你指定的key進行對映分組。

② reduce:

這個稱為簡化函式,會對map分組後的資料進行分組簡化,注意:在reduce(key,value)中的key就是

emit中的key,vlaue為emit分組後的emit(value)的集合,這裡也就是很多的陣列。

③ mapreduce:

這個就是最後執行的函式了,引數為map,reduce和一些可選引數。具體看圖可知:

從圖中我們可以看到如下資訊:

result: "存放的集合名「;

input:傳入文件的個數。

emit:此函式被呼叫的次數。

reduce:此函式被呼叫的次數。

output:最後返回文件的個數。

最後我們看一下「collecton」集合裡面按姓名分組的情況。

二:游標

mongodb裡面的游標有點類似我們說的c#裡面延遲執行,比如:

var list=db.person.find();

針對這樣的操作,list其實並沒有獲取到person中的文件,而是申明乙個「查詢結構」,等我們需要的時候通過

for或者next()一次性載入過來,然後讓游標逐行讀取,當我們列舉完了之後,游標銷毀,之後我們在通過list獲取時,

發現沒有資料返回了。

當然我們的「查詢構造」還可以搞的複雜點,比如分頁,排序都可以加進去。

var single=db.person.find().sort().skip(2).limit(2);

那麼這樣的「查詢構造」可以在我們需要執行的時候執行,大大提高了不必要的花銷。

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