二.Map/Reduce

聚合是MongoDB的高级查询框架，实际上在MySQL等关系数据库中，也有GROUP BY这样的类似功能。其主要作用是，从多个文档中提取、转换和整合数据，形成新的信息，可以用来发现文档间的一些关系，或者挖掘单个文档不具备的信息。例如，春节快到了，如果一家商店的店长想统计每月销售额、每种商品销售额、整年销售额，就必须以时间或商品ID作为分组条件进行统计。MongoDB提供了聚合和MapReduce两种工具，聚合要简单些。

一.聚合&管道

管道是计算机领域一个很普遍的概念，指的是对于一系列操作，前一个操作的结果通过管道输送给后一个操作，作为其输入。一个典型例子是linux的管道，通过配合grep、awk等工具，可以很方便的从命令行输出中提取出需要的信息。

1.操作

MongoDB有如下管道操作：

$project：可以用来修改文档的结构，类似于SQL的select
- 可以用来对域进行重命名
- 可以用来增加成员域
- 可以删除指定域
$match：用于过滤出符合指定条件的文档，类似于SQL的where或having
$limit：用来限制管道流量
$skip：用来跳过指定数量的文档，返回剩余的文档
$unwind：将文档中某个数组类型字段进行拆分，为数组中的一个元素生成一个文档，类似于SQL的join
$group：将文档分组，类似于SQL的group by
- 对于时间：
  - $dayOfYear: 返回该日期是这一年的第几天（全年 366 天）。
  - $dayOfMonth: 返回该日期是这一个月的第几天（1到31）。
  - $dayOfWeek: 返回的是这个周的星期几（1代表星期日，7代表星期六）。
  - $year: 返回该日期的年份部分。
  - $month：返回该日期的月份部分（ 1 到 12）。
  - $week：返回该日期是所在年的第几个星期（ 0 到 53）。
  - $hour：返回该日期的小时部分。
  - $minute: 返回该日期的分钟部分。
  - $second: 返回该日期的秒部分（以0到59之间的数字形式返回日期的第二部分，但可以是60来计算闰秒）。
  - $millisecond：返回该日期的毫秒部分（ 0 到 999）。
  - $dateToString： { $dateToString: { format,date} } 按照format的格式，将date转换为字符串
- 对于其他字段：使用聚合操作符
  - $sum：计算总和
  - $avg：计算平均值
  - $min：获取某个字段的最小值
  - $max：获取某个字段的最大值
  - $push：将结果插入到一个数组中
  - $addToSet：将结果插入到Set中（即不存在重复文档）
  - $first：按照指定字段排序，获取第一个文档
  - $last：按照指定字段排序，获取最后一个文档
$sort：对输入的文档进行排序
$geoNear：输出接近某一地理位置的GEO文档
$out：把管道内的文档写入集合
$redact：控制对某些数据的访问

聚合管道的使用形式为：

db.collection_name.aggregate(pipeline,options)

有如下选项：

explain：打印执行计划，布尔值
allowDiskUse：使用磁盘暂存中间结果，布尔值，主要是为了解决中间数据太大（100MB以上）导致的报错
cursor：用于逐个获取管道结果，避免超出16MB限制

2.例子

下面举一些例子，先展示下user集合的数据，一共6条：

> db.user.find()
{ "_id" : ObjectId("5c3eef6d7da85af675c7c107"), "name" : "zhangsan", "sex" : "man", "age" : 21, "hobby" : "programming" }
{ "_id" : ObjectId("5c3eefee7da85af675c7c108"), "name" : "lisi", "sex" : "woman", "age" : 16, "hobby" : "music" }
{ "_id" : ObjectId("5c3ef0037da85af675c7c109"), "name" : "wangwu", "sex" : "man", "age" : 18, "hobby" : "read book" }
{ "_id" : ObjectId("5c3f1885cce0b679769390fa"), "name" : "lucy", "age" : 22, "hobby" : "movie", "sex" : "woman" }
{ "_id" : ObjectId("5c3f1bbfcce0b67976939109"), "name" : "tom", "age" : 2 }
{ "_id" : ObjectId("5c3f22a87da85af675c7c10a"), "name" : 10 }

1）首先统计每种性别的数量：

> db.user.aggregate({$group:{_id:'$sex',count:{$sum:1}}})
{ "_id" : null, "count" : 2 }
{ "_id" : "woman", "count" : 2 }
{ "_id" : "man", "count" : 2 }

_id就是用来指定分组依据，这里是sex域，注意需要带上美元符号$对于集合内每一个文档，如果sex字段相同，则分入同一组，反之亦然；$sum操作符的值（即1）代表每个组中每有一个文档，统计结果的"count"字段的值就加1。这个查询可以翻译成：select count(*) from user group by sex。可以看到，对于不存在的字段，也会作为null值参与统计。

2）假如只想统计有sex字段的文档，就可以用上$match操作符：

> db.user.aggregate({$match:{sex:{$exists:1}}},{$group:{_id:'$sex',count:{$sum:1}} })
{ "_id" : "woman", "count" : 2 }
{ "_id" : "man", "count" : 2 }

可以看到，$match的用法和find()函数很像。另外，当aggregate方法中存在多个操作时（即管道有多个环节），按照从左到右顺序执行。

3）MongoDB为aggregate提供了一个forEach()方法，可接受一个JavaScript函数，并继续处理管道内的数据：

> db.user.aggregate({$match:{sex:{$exists:1}}},{$group:{_id:'$sex',count:{$sum:1}} }).forEach(function(doc){if(doc.count%2 == 0) db.result.insert(doc);})
> db.result.find()
{ "_id" : "woman", "count" : 2 }
{ "_id" : "man", "count" : 2 }

这里使用的函数是，如果管道内的结果的count字段能整除2，则插入到result集合中，由于两个结果的count都是2，均满足条件，因此都插入了。

4）上例和以下语句作用相同：

> db.result.drop()
true
> db.user.aggregate({$match:{sex:{$exists:1}}},{$group:{_id:'$sex',count:{$sum:1}} },{$match:{count:{$mod:[2,0]}}},{$out:"result"})
> db.result.find()
{ "_id" : "woman", "count" : 2 }
{ "_id" : "man", "count" : 2 }

在这个管道中，首先过滤了没有sex域的文档，然后根据sex域的值进行分组，之后取count字段的值可以整除2的分组结果写入result集合。

5）如果不想看到_id字段，就可以用上$project了：

> db.user.aggregate({$match:{sex:{$exists:1}}},{$group:{_id:'$sex',count:{$sum:1}} },{$match:{count:{$mod:[2,0]}}},{$project:{_id:0}})
{ "count" : 2 }
{ "count" : 2 }

6）$project还可以用来改变字段名：

> db.user.aggregate({$match:{sex:{$exists:1}}},{$group:{_id:'$sex',count:{$sum:1}} },{$match:{count:{$mod:[2,0]}}},{$project:{"性别":"$_id","人数":"$count"}})
{ "_id" : "woman", "性别" : "woman", "人数" : 2 }
{ "_id" : "man", "性别" : "man", "人数" : 2 }

显然，_id字段不能被改名，对其使用$project相当于把该域的值复制一份再改名

由于$project具有投影的能力，因此也可以使用一些操作符，来实现诸如大小写转换、数学运算等操作：

字符串类：
- $concat：将给定的若干字符串连接为一个字符串
- $strcasecmp:字符串比较（大小写不敏感）
- $sunstr：对给定字符串进行裁剪
- $toLower、$toUpper：全小写/全大写
数字类：
- $add、$substract、$multiply、$divide：加减乘除
- $mod：整除
时间类：请参照 “1.操作 - $group - 对于时间”
逻辑操作：
- $and：逻辑和，$not：逻辑非,$or：逻辑或
- $eq、$gt、$gte、$lt、$lte、$ne：大小比较，返回布尔值
- $cmp：大小比较，返回数值，0代表相等，1代表大于，-1代表小于
- $cond：条件逻辑，即if...then...else
- $ifNull：将空值替换为特定值
Set操作：
- $setEquals：比较两个集合是否相同（包含相同元素）
- $setIntersection：返回一个包含两个集合交集的数组
- $setDifference：返回一个包含两个集合差集的数组
- $setUnion：返回一个包含两个集合并集的数组
- $setIsSubset：检查给定的第二个集合是否是第一个集合的子集
- $anyElementTrue、$allElementsTrue：检查集合是否有一个/全部元素为true
其它：
- $meta：返回一些全文搜索的相关信息
- $size：返回数组的元素数量
- $map：对每个数组元素都应用给定的操作
- $let：定义变量
- $literal：返回表达式的值，而不计算它

3.提高管道性能

管道虽然好用，但是以下因素会对其性能产生影响：

文档数量和文档的体积：应当尽可能小
索引：可以大大加速管道操作，不过只能用于$match和$sort
分片：如果集合进行了分片，那么只有$match和$project会在各个分片上运行，其他操作只会在主分片运行，一旦使用过其他操作，那么在此之后，管道只会在主分片上运行

例如：对$match和$group分别explain如下（需要先建立索引）

$match：

> db.user.aggregate([{$match:{sex:{$exists:1}}}],{explain:true})
{
        ……
        "indexName" : "sex_1",
        ……
}

可以看到，这里使用了索引

$group：

> db.user.aggregate([{$group:{_id:'$sex',count:{$sum:1}}}],{explain:true})
{
        "stages" : [
                {
                        "$cursor" : {
                                "query" : {

                                },
                                "fields" : {
                                        "sex" : 1,
                                        "_id" : 0
                                },
                                "queryPlanner" : {
                                        "plannerVersion" : 1,
                                        "namespace" : "test.user",
                                        "indexFilterSet" : false,
                                        "parsedQuery" : {

                                        },
                                        "winningPlan" : {
                                                "stage" : "COLLSCAN",
                                                "direction" : "forward"
                                        },
                                        "rejectedPlans" : [ ]
                                }
                        }
                },
                {
                        "$group" : {
                                "_id" : "$sex",
                                "count" : {
                                        "$sum" : {
                                                "$const" : 1
                                        }
                                }
                        }
                }
        ],
        "ok" : 1
}

并没有使用索引。在数据量小、管道短的情况下，感觉上没有什么差距，不过一旦任务复杂起来，差距就会很明显了。因此，在使用管道前，最好对相关域建立索引，或者建立专用的索引域。

二.Map/Reduce

MapReduce是MongoDB另一个数据处理工具，来源是Google的论文，主要思想是分治-聚合，即将大的任务分割为小的任务并行处理，然后将结果聚合在一起。主要用在分布式、大数据条件下。

函数原型为：

db.collection_name.mapReduce(map,reduce,option)

map、reduce是两个函数。map函数生成键值对序列,使用emit返回，作为 reduce 函数参数；reduce函数将key-values变成key-value，也就是把values数组变成一个单一的值value。

option：

out 统计结果存放集合 (不指定则使用临时集合,在客户端断开后自动删除)。
query 一个筛选条件，只有满足条件的文档才会调用map函数。（query。limit，sort可以随意组合）
sort 和limit结合的sort排序参数（也是在发往map函数前给文档排序），可以优化分组机制
limit 发往map函数的文档数量的上限（要是没有limit，单独使用sort的用处不大）

示例如下：

> map = function(){emit(this.sex,1)}
function (){emit(this.sex,1)}
> reduce = function(k,v){return Array.sum(v)}
function (k,v){return Array.sum(v)}
> db.user.mapReduce(map,reduce,{query:{sex:{$exists:1}},out:"result"})
{
        "result" : "result",
        "timeMillis" : 115,
        "counts" : {
                "input" : 4,
                "emit" : 4,
                "reduce" : 2,
                "output" : 2
        },
        "ok" : 1
}
> db.result.find()
{ "_id" : "man", "value" : 2 }
{ "_id" : "woman", "value" : 2 }

效果和聚合一节中第二个例子一样

MongoDB学习（五）：聚合、管道与MapReduce

一.聚合&管道

1.操作

2.例子

3.提高管道性能

二.Map/Reduce

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