這篇文章主要介紹了淺析mongodb中group分組的實現方法及示例，非常的簡單實用，有需要的小伙伴可以參考下。

group做的聚合有些復雜。先選定分組所依據的鍵，此后MongoDB就會將集合依據選定鍵值的不同分成若干組。然后可以通過聚合每一組內的文檔，產生一個結果文檔。

和數據庫一樣group常常用于統計。MongoDB的group還有很多限制，如：返回結果集不能超過16M， group操作不會處理超過10000個唯一鍵，好像還不能利用索引[不很確定]。

Group大約需要一下幾個參數。

1.key：用來分組文檔的字段。和keyf兩者必須有一個

2.keyf：可以接受一個javascript函數。用來動態的確定分組文檔的字段。和key兩者必須有一個

3.initial：reduce中使用變量的初始化

4.reduce：執行的reduce函數。函數需要返回值。

5.cond：執行過濾的條件。

6.finallize：在reduce執行完成，結果集返回之前對結果集最終執行的函數。可選的。

下面介紹一個實例：

先插入測試數據：

1. for(var i=1; i<20; i++){ 
2. var num=i%6; 
3. db.test.insert({_id:i,name:"user_"+i,age:num}); 
4. } 

1.普通分組查詢

1. db.test.group({ 
2. key:{age:true}, 
3. initial:{num:0}, 
4. $reduce:function(doc,prev){ 
5. prev.num++ 
6. } 
7. }); 
8.  
9. db.runCommand({group: 
10. { 
11. ns:"test", 
12. key:{age:true}, 
13. initial:{num:0}, 
14. $reduce:function(doc,prev) 
15. { 
16. prev.num++ 
17. } 
18. } 
19. }); 

2.篩選后再分組

1. db.test.group({ 
2. key:{age:true}, 
3. initial:{num:0}, 
4. $reduce:function(doc,prev) 
5. { 
6. prev.num++ 
7. }, 
8. condition:{age:{$gt:2}} 
9. }); 
10.  
11. db.runCommand({group: 
12. { 
13. ns:"test", 
14. key:{age:true}, 
15. initial:{num:0}, 
16. $reduce:function(doc,prev) 
17. { 
18. prev.num++}, 
19. condition:{age:{$gt:2}} 
20. } 
21. }); 

3、普通的$where查詢：

1. db.test.find({$where:function(){ 
2. return this.age>2; 
3. } 
4. }); 

group聯合$where查詢

1. db.test.group({ 
2. key:{age:true}, 
3. initial:{num:0}, 
4. $reduce:function(doc,prev){ 
5. prev.num++ 
6. }, 
7. condition:{$where:function(){ 
8. return this.age>2; 
9. } 
10. } 
11. }); 

4、使用函數返回值分組

1. //注意，$keyf指定的函數一定要返回一個對象 
2. db.test.group({ 
3. $keyf:function(doc){return {age:doc.age};}, 
4. initial:{num:0}, 
5. $reduce:function(doc,prev){ 
6. prev.num++ 
7. } 
8. }); 
9.  
10. db.runCommand({group: 
11. { 
12. ns:"test", 
13. $keyf:function(doc){return {age:doc.age};}, 
14. initial:{num:0}, 
15. $reduce:function(doc,prev){ 
16. prev.num++} 
17. } 
18. }); 

5.使用終結器

1. db.test.group({ 
2. $keyf:function(doc){return {age:doc.age};}, 
3. initial:{num:0}, 
4. $reduce:function(doc,prev){ 
5. prev.num++ 
6. }, 
7. finalize: function(doc){ doc.count=doc.num;delete doc.num; } 
8. }); 
9.  
10. db.runCommand({group: 
11. { 
12. ns:"test", 
13. $keyf:function(doc){return {age:doc.age};}, 
14. initial:{num:0}, 
15. $reduce:function(doc,prev){ 
16. prev.num++}, 
17. finalize: function(doc){ doc.count=doc.num;delete doc.num; } 
18. } 
19. }); 

有關MapReduce

1. //首先插入測試數據 
2. for(var i=1;i<21;i++) 
3. { 
4. db.test.insert({_id:i,name:'mm'+i}); 
5. } 
6. //進行mapreduce 
7. db.runCommand( 
8. { 
9. mapreduce:'test', 
10. map:function(){emit(this.name.substr(0,3),this);}, 
11. reduce:function(key,vals){return vals[0];}, //注意：vals是一個Object對象而不是數組 
12. out:'wq' 
13. }); 

注意：

1.mapreduce是根據map函數里調用的emit函數的第一個參數來進行分組的

2.僅當根據分組鍵分組后一個鍵匹配多個文檔，才會將key和文檔集合交由reduce函數處理。例如：

1. db.runCommand( 
2. { 
3. mapreduce:'test', 
4. map:function(){emit(this.name.substr(0,3),this);}, 
5. reduce:function(key,vals){return 'wq';}, 
6. out:'wq' 
7. }); 

執行mapreduce命令后，再查看wq表數據：

1. db.wq.find() 
2.  
3. { "_id" : "mm1", "value" : "wq" } 
4. { "_id" : "mm2", "value" : "wq" } 
5. { "_id" : "mm3", "value" : { "_id" : 3, "name" : "mm3" } } 
6. { "_id" : "mm4", "value" : { "_id" : 4, "name" : "mm4" } } 
7. { "_id" : "mm5", "value" : { "_id" : 5, "name" : "mm5" } } 
8. { "_id" : "mm6", "value" : { "_id" : 6, "name" : "mm6" } } 
9. { "_id" : "mm7", "value" : { "_id" : 7, "name" : "mm7" } } 
10. { "_id" : "mm8", "value" : { "_id" : 8, "name" : "mm8" } } 
11. { "_id" : "mm9", "value" : { "_id" : 9, "name" : "mm9" } } 

以上所述就是本文的全部內容了，希望大家能夠喜歡。