MongoDB高级查询[聚合Group]

接上一篇... 见: http://my.oschina.net/zhzhenqin/blog/97949

• Group

为了方便我仍是把个人表结构贴上来:

和数据库同样group经常用于统计。MongoDB的group还有不少限制，如：返回结果集不能超过16M， group操做不会处理超过10000个惟一键，好像还不能利用索引[不很肯定]。

Group大约须要一下几个参数。

1. key：用来分组文档的字段。和keyf二者必须有一个
2. keyf：能够接受一个javascript函数。用来动态的肯定分组文档的字段。和key二者必须有一个
3. initial：reduce中使用变量的初始化
4. reduce：执行的reduce函数。函数须要返回值。
5. cond：执行过滤的条件。
6. finallize：在reduce执行完成，结果集返回以前对结果集最终执行的函数。可选的

下面我用Java对他们作一些测试。

咱们以age年龄统计集合中存在的用户。Spring Schema和上次的同样。有了MongoTemplate对象咱们能够作全部事的。以age统计用户测试代码如：

@Test
    public void testGroupBy() throws Exception {
        String reduce = "function(doc, aggr){" +
                "            aggr.count += 1;" +
                "        }";
        Query query = Query.query(Criteria.where("age").exists(true));
        DBObject result = mongoTemplate.getCollection("person").group(new BasicDBObject("age", 1), 
                query.getQueryObject(), 
                new BasicDBObject("count", 0),
                reduce);
        
        Map map = result.toMap();
        System.out.println(map);
        for (Map.Entry o : map.entrySet()) {
            System.out.println(o.getKey() + "  " + o.getValue());
        }
    }

key为new BasicDBObject("age", 1)

cond为：Criteria.where("age").exists(true)。即用户中存在age字段的。

initial为：new BasicDBObject("count", 0)，即初始化reduce中人的个数为count为0。假如咱们想在查询的时候给每一个年龄的人增长10个假用户。咱们只须要传入BasicDBObject("count", 10).

reduce为：reduce的javascript函数

上面的执行输出如：

2  [age:23.0, count:1.0]
1  [age:25.0, count:1.0]
0  [age:24.0, count:1.0]

前面的是一个序号，是Mongo的java-driver加上去的。咱们能够看到结果在后面。

不过你可能都以为reduce这段代码用Java写的太繁琐了，要是和Python同样支持多行字符串多好啊。 我也烦。下面的例子我用Groovy写，不过我尽可能写的贴近Java。

一样的reduce，用Groovy只需这样：

def reduce = """
        function(doc, aggr){
             aggr.count += 1;
        }
               """;

用age统计用户这是基本的需求了。下面我来几个高级点的。

个人表结构中用户的朋友[myFriends]是一个数组类型的，mongo提供的查询中对数组查询时数组长度$size只能用来判断，却不能用来输出[至少我没找到]。那么咱们用group操做来统计一下每一个人有几个朋友。测试代码如：

@Test
    void testFriendGroupUserFriendCount() throws Exception {
        def reduce = """
                     function(doc, aggr){
                     aggr.manId = doc.manId;
                         doc.myFriends.forEach(function(z){
                              aggr.count += 1;
                         })
                      }
                      """;
 
        Query query = Query.query(Criteria.where("myFriends").exists(true));
        DBObject result = mongoTemplate.getCollection("person").group(
                new BasicDBObject("manId", 1),
                query.getQueryObject(),
                new BasicDBObject("count", 0),
                reduce);
 
        Map map = result.toMap();
        for (Map.Entry o : map.entrySet()) {
            System.out.println(o.getKey() + " ==> " + o.getValue());
        }
    }

执行结果如：

2 ==> [manId:345678, count:2.0]
1 ==> [manId:234567, count:2.0]
0 ==> [manId:123456, count:4.0]

上面的reduce中遍历文档的数组用了forEach，我记得好像Javascript中不能这么作吧？ 我对js不熟，但愿牛人解答下。

 上面的例子一直都没用到finallize，下面的测试我但愿能用上。

咱们统计每一个人最喜欢水果是哪一个？每一个人都有n个本身的喜欢的水果，fruits.boost是每一个水果的权重。那么咱们找出最喜欢的那个？

测试代码：

@Test
    void testGroupByFruitFinallize() throws Exception {
        def reduce = """
                function(doc, out) {
                    out.name = doc.manName;
                    for(i in doc.fruits) {
                       if(doc.fruits[i] in out.fruits) {
                           out.fruits[doc.fruits[i].fruitId]++;
                      } else {
                           out.fruits[doc.fruits[i].fruitId] = 1;
                       }
                    }
                }
                """;
 
        def finallizer = """
                function(out) {
                    var mostPopular = 0;
                    for(i in out.fruits) {
                        if(out.fruits[i] > mostPopular) {
                            out.fruitId = i;
                           mostPopular = out.fruits[i];
                        }
                    }
                   delete out.fruits;
                    return out;
                }
                """;
 
        Query query = new BasicQuery("{}");
        long time = System.currentTimeMillis();
        DBObject result = mongoTemplate.getCollection("person").group(new BasicDBObject("fruits", true),
                query.getQueryObject(),
                new BasicDBObject("fruits",  new BasicDBObject()),
                reduce,
                finallizer);
        System.out.println("use time: " + (System.currentTimeMillis() - time));
 
        Map map = result.toMap();
        for (Map.Entry o : map.entrySet()) {
            System.out.println(o.getKey() + "  " + o.getValue());
        }
    }

它的测试输出为：

2  [name:ZhenZi, fruitId:www]
1  [name:YangYan, fruitId:www]
0  [name:ZhenQin, fruitId:aaa]

OK，他完成了。

关于keyf我找了不少资料，目前还没发现怎么使用。但愿有人能解答下。