// 準備測試數據db.user.drop();for(var i=10; i< 100; i++) { db.user.insert({ name:"user" + i, age : Math.floor(Math.random()*10)+ 20, sex : Math.floor(Math.random()*3)%2 ==0 ? 'M' : 'F', chinese : Math.floor(Math.random()*50)+50, math : Math.floor(Math.random()*50)+50, english : Math.floor(Math.random()*50)+50, class : "C" + i%5 })}// group函數// 按照class進行分組,顯示每個class中的用戶姓名和性別db.user.group({ key: {"class": true}, initial: {"person": []}, reduce: function(cur, prev) { prev.person.push({name: cur.name, sex: cur.sex, age: cur.age}); }});// 對age>25的用戶,按照class進行分組,顯示每個class中的用戶姓名和性別,并統計每組的人數db.user.group({ key: {"class": true}, initial: {"person": []}, reduce: function(doc, out){ out.person.push({name: doc.name, sex: doc.sex, age: doc.age}); }, finalize: function(out){ out.count = out.person.length; }, condition: {"age": {$gt: 25}}})// 分組計算每個class中,chinese最大值和最小值db.user.group({ key: {"class": true}, initial: {"chinese_min": 0, "chinese_max":0 }, reduce: function(doc, out){ out.chinese_min = doc.chinese; out.chinese_min = doc.chinese; out.chinese_min = Math.min(out.chinese_min, doc.chinese); out.chinese_max = Math.max(out.chinese_max, doc.chinese) },})// 利用分組,計算每個總成績和成績平均值db.user.group({ key: {"_id" : true}, initial: {name:"", total: 0, avg: 0}, reduce: function(doc, out){ out.name = doc.name; out.total = doc.chinese + doc.math + doc.english; out.avg = Math.floor(out.total / 3); }})
group參數選項:
1.key: 這個就是分組的key
2.initial: 每組都分享一個初始化函數,特別注意:是每一組initial函數。
3.reduce: 這個函數的第一個參數是當前的文檔對象,第二個參數是上一次function操作的累計對象。有多少個文檔, $reduce就會調用多少次。
4.condition: 這個就是過濾條件。
5.finalize: 這是個函數,每一組文檔執行完后,多會觸發此方法。
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