聚合

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聚合操作处理数据记录和 return 计算结果。聚合操作将来自多个文档的值组合在一起,并且可以对分组数据执行各种操作以返回单个结果。 MongoDB 提供了三种执行聚合的方法:聚合管道map-reduce function单一目的聚合方法

聚合管道

MongoDB 的Aggregation framework是以数据处理管道的概念为蓝本的。文档进入多阶段管道,将文档转换为聚合结果。例如:

在这个例子中:

db.orders.aggregate([
   { $match: { status: "A" } },
   { $group: { _id: "$cust_id", total: { $sum: "$amount" } } }
])

第一阶段$match阶段按status字段过滤文档,并将status等于"A"的文档传递到下一阶段。

第二阶段$group阶段按cust_id字段将文档分组,以计算每个唯一值cust_id的金额总和。

最基本的管道阶段提供过滤器,其操作类似于查询和修改输出文档格式的文档转换

其他管道操作提供了用于按特定字段对文档进行分组和排序的工具,以及用于汇总包括文档数组在内的数组内容的工具。另外,管道阶段可以将运算符用于诸如计算平均值或连接字符串之类的任务。

管道使用MongoDB中的原生操作提供有效的数据聚合,并且是MongoDB中数据聚合的首选方法。

聚合管道可以在分片集合 sharded collection上运行。

聚合管道可以使用索引来改善其某些阶段的性能。此外,聚合管道具有内部优化阶段。有关详细信息,请参阅管道操作和索引聚合管道优化

Map-Reduce

MongoDB 还提供map-reduce操作来执行聚合。通常,map-reduce 操作有两个阶段:一个 map 阶段,它处理每个文档并为每个输入文档发出一个或多个对象,以及将map操作的输出组合在一起的reduce阶段。可选地,map-reduce 可以具有最终化阶段以对结果进行最终修改。与其他聚合操作一样,map-reduce 可以指定查询条件以选择输入文档以及对结果排序和限制。

Map-reduce 使用自定义 JavaScript 函数来执行 map 和 reduce操作,以及可选的 finalize 操作。与聚合管道相比,自定义JavaScript提供了很大的灵活性,但通常情况下,map-reduce比聚合管道效率低,而且更复杂。

Map-reduce 可以在分片集合 sharded collection上运行。 Map-reduce 操作也可以输出到分片集合。有关详细信息,请参阅聚合管道和分片集合Map-Reduce 和 Sharded Collections

[success] 注意

从 MongoDB 2.4 开始,在 map-reduce 操作中无法访问某些mongoshell 函数和属性。 MongoDB 2.4 还支持多个 JavaScript 操作以在同一时间运行。在 MongoDB 2.4 之前,JavaScript code 在单个线程中执行,引发了 map-reduce 的并发问题。

带注释的 map-reduce 操作图

单用途聚合操作

MongoDB 还提供 db.collection.estimatedDocumentCount(), db.collection.count()db.collection.distinct()

所有这些操作都聚合来自单个集合的文档。虽然这些操作提供了对常见聚合过程的简单访问,但它们缺乏聚合管道和 map-reduce 的灵活性和功能。

带注释的不同操作的图表

附加功能和行为

有关聚合管道 map-reduce 和特殊组功能的特性比较,请参阅聚合命令比较

译者:李冠飞

校对:李冠飞

参见

原文 - Aggregation

Copyright © 上海锦木信息技术有限公司 all right reserved,powered by Gitbook文件修订时间: 2020-12-18 11:34:57

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