Mongo聚合的使用方法

Mongo使用聚合框架可以對集合中的文檔進行變換和組合。原理是用多個構件(篩選filtering、投射projecting、分組grouping、排序sorting、限制limiting、跳過skipping)創(chuàng)建一個管道(pipeline),用于對文檔的處理。

eg:  db.articles.aggregate({"$project" : {"author" : 1}},                                                    → 集中的文檔為{"_id":id,"author":author}
                                          {"$group" : {"_id" : "$author", "count" : {"$sum" : 1}}},          → {"_id":author,"count":num}
                                          {"sort" : {"count" : -1}},                                         → 對count字段降序處理
                                          {"limit" : 5});                                                    → 返回前五個

邏輯和運算的表達式
統(tǒng)計學生成績,出勤10%,平時分30%,期末成績60%,但如果免修則直接100分

db.student.aggregate(
  {
     "$project" : {
        "grade" : {
          "$cond" : [                   →cond : [boolExpr, trueExpr, falseExpr] 如果bool為true就返回第二個,否者返回第三個參數
            "$isExemption",
            100,
             {
               "$add" : [
                  {"$multiply" : [.1, "$attendanceAvg"]},
                  {"$multiply" : [.3, "$quizzAvg"]},
                  {"$multiply" : [.6, "$testAvg"]}
                ] 
             }
          ]
        }  
      }   
});

MapReduce:靈活,能夠用js表達任意復雜的邏輯,但是非常慢,不應該用在實時的數據分析中。
1)映射(map):將操作映射到集合中的每個文檔。
2)洗牌(shuffle):按照鍵分組,并將產生的鍵值組成列表放到對應的鍵中。
3)化簡(reduce):把列表中的值化簡成一個單值。這個值被返回,然后接著洗牌,知道每個鍵的列表只有一個值為止,這個值也就是最終的結果。
這里舉一個給網頁分類的例子,有很多鏈接,每個鏈接都含有標簽(politics、geek等)用MapReduce找出最熱門的主題,熱門與否與時間也有關系。

map = function(){
  for(let i in this.tags){                                     → 對每個標簽計算出分值
    let recency = 1/(new Date() - this.date);
    let score = recency * this.score;

    emit(this.tags[i], {"urls": [this.url], "score": score});
  }
};

化簡同一標簽的所有值,得到標簽的分數

reduce = function(key, emits){
  let total = {urls: [], score: 0};         → reduce需要能在之前的map階段或者前一個reduce的結果上反復執(zhí)行
  for(let i in emits){                      → 所以reduce返回的文檔必須能作為reduce的第二個參數的一個元素
    emits[i].urls.forEach(url => {
      total.urls.push(url);
    })
    total.score += emits[i].score;
  }
  return total;
}
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