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<33一些人員。
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.user.find().sort().skip(2).limit(2);
single
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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