接上一篇... 见: http://www.linuxidc.com/Linux/2013-04/82787.htm
- Group
为了方便我还是把我的表结构贴上来:
和数据库一样group常常用于统计。MongoDB的group还有很多限制,如:返回结果集不能超过16M, group操作不会处理超过10000个唯一键,好像还不能利用索引[不很确定]。
Group大约需要一下几个参数。
- key:用来分组文档的字段。和keyf两者必须有一个
- keyf:可以接受一个Javascript函数。用来动态的确定分组文档的字段。和key两者必须有一个
- initial:reduce中使用变量的初始化
- reduce:执行的reduce函数。函数需要返回值。
- cond:执行过滤的条件。
- finallize:在reduce执行完成,结果集返回之前对结果集最终执行的函数。可选的
下面我用Java对他们做一些测试。
我们以age年龄统计集合中存在的用户。Spring Schema和上次的一样。有了MongoTemplate对象我们可以做所有事的。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。假如我们想在查询的时候给每个年龄的人增加10个假用户。我们只需要传入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。我们可以看到结果在后面。