MongoDB（4）： 聚合框架
一、简介MongoDB的聚合框架，主要用来对集合中的文档进行变换和组合，从而对数据进行分析以加以利用。
聚合框架的基本思路是：
采用多个构件来创建一个管道，用于对一连串的文档进行处理。
这些构件包括：
筛选(filtering)、投影(projecting)、分组(grouping)、排序(sorting)、限制(limiting)和跳过(skipping)。
使用聚合框架的方式：
db.集合.aggregate（构件1，构件2…）
注意：由于聚合的结果要返回到客户端，因此聚合结果必须限制在16M以内，这是MongoDB支持的最大响应消息的大小。
二、使用例子
2.1、准备样例数据
for(var i=0;i db.scores.aggregate({"$match":{"score":{$gte:80}}},{$project:{"studentId":1}}); 3：对学生的名字排序，某个学生的名字出现一次，就给他加1
> db.scores.aggregate({"$match":{"score":{$gte:80}}},{$project:{"studentId":1}},{$group:{"_id":"$studentId","count":{$sum:1}}}); 4：对结果集按照count进行降序排列
> db.scores.aggregate({"$match":{"score":{$gte:80}}},{$project:{"studentId":1}},{$group:{"_id":"$studentId","count":{$sum:1}}},{"$sort":{"count":-1}}); 5：返回前面的3条数据
db.scores.aggregate({"$match":{"score":{$gte:80}}},{$project:{"studentId":1}},{$group:{"_id":"$studentId","count":{$sum:1}}},{"$sort":{"count":-1}},{"$limit":3});三、管道操作符
每个操作符接受一系列的文档，对这些文档做相应的处理，然后把转换后的文档作为结果传递给下一个操作符。最后一个操作符会将结果返回。
不同的管道操作符，可以按照任意顺序，任意个数组合在一起使用。
3.1、筛选命令$match
用于对文档集合进行筛选，里面可以使用所有常规的查询操作符。通常会放置在管道最前面的位置，理由如下：
1：快速将不需要的文档过滤，减少后续操作的数据量
2：在投影和分组之前做筛选，查询可以使用索引
3.2、投影命令$project
用来从文档中提取字段，可以指定包含和排除字段，也可以重命名字段。比如要将studentId改为sid，如下：
db.scores.aggregate({"$project":{"sid":"$studentId"}})
管道操作符还可以使用表达式，以满足更复杂的需求。
管道操作符$project的数学表达式：
比如给成绩集体加20分，如下：
> db.scores.aggregate({"$project":{"studentId":1,"newScore":{$add:["$score",20]}}}); 支持的操作符和相应语法：
1：$add : ]
2：$subtract:
3：$multiply:]
4：$divice:
5：$mod:
管道操作符$project的日期表达式：
聚合框架包含了一些用于提取日期信息的表达式，如下：
$year、$month、$week、$dayOfMonth、$dayOfWeek、$dayOfYear、$hour、$minute、$second 。
注意：这些只能操作日期型的字段，不能操作数据，使用示例：
{"$project":{"opeDay":{"$dayOfMonth":"$recoredTime"}}}
管道操作符$project的字符串表达式：
1：$substr :
2：$concat:]
3：$toLower:expr
4：$toUpper:expr
例如：{"$project":{"sid":{$concat:["$studentId","cc"]}}}
管道操作符$project的逻辑表达式：
1：$cmp: :比较两个表达式，0表示相等，正数前面的大，负数后面的大
2：$strcasecmp: :比较两个字符串，区分大小写，只对由罗马字符组成的字符串有效
3：$eq、$ne、$gt、$gte、$lt、$lte ：
4：$and、$or、$not
5：$cond::如果boolean表达式为true，返回true表达式，否则返回false表达式
6：$ifNull::如果expr为null，返回otherExpr，否则返回expr
例如：db.scores.aggregate({"$project":{"newScore":{$cmp:["$studentId","sss"]}}})
3.3、分组命令$group
用来将文档依据特定字段的不同值进行分组。选定了分组字段过后，就可以把这些字段传递给$group函数的“_id”字段了。例如：
db.scores.aggregate({“$group”:{“_id”:“$studentId”}});
或者是
db.scores.aggregate({"$group":{"_id":{"sid":"$studentId","score":"$score"}}});
$group支持的操作符：
1：$sum:value ：对于每个文档，将value与计算结果相加
2：$avg:value ：返回每个分组的平均值
3：$max:expr ：返回分组内的最大值
4：$min:expr ：返回分组内的最小值
5：$first:expr ：返回分组的第一个值，忽略其他的值，一般只有排序后，明确知道数据顺序的时候，这个操作才有意义
6：$last:expr ：与上面一个相反，返回分组的最后一个值
7：$addToSet:expr ：如果当前数组中不包含expr，那就将它加入到数组中
8：$push:expr：把expr加入到数组中
3.4、拆分命令$unwind
用来把数组中的每个值拆分成为单独的文档。
3.5、排序命令$sort
可以根据任何字段进行排序，与普通查询中的语法相同。如果要对大量的文档进行排序，强烈建议在管道的第一个阶段进行排序，这时可以使用索引。
3.6、常见的聚合函数
1：count：用于返回集合中文档的数量
2：distinct：找出给定键的所有不同值，使用时必须指定集合和键，例如：
db.runCommand({"distinct":"users","key":"userId"});
四、MapReduce
在MongoDB的聚合框架中，还可以使用MapReduce，它非常强大和灵活，但具有一定的复杂性，专门用于实现一些复杂的聚合功能。
MongoDB中的MapReduce使用JavaScript来作为查询语言，因此能表达任意的逻辑，但是它运行非常慢，不应该用在实时的数据分析中。
4.1、MapReduce的HelloWorld
实现的功能，找出集合中所有的键，并统计每个键出现的次数。
1：Map函数使用emit函数来返回要处理的值，示例如下：
var map = function(){
for(var key in this){
emit(key,{count:1});
}
}
this表示对当前文档的引用。
2：reduce函数需要处理Map阶段或者是前一个reduce的数据，因此reduce返回的文档必须要能作为reduce的第二个参数的一个元素，示例如下：
var reduce = function(key,emits){
var total = 0;
for(var i in emits){
total += emits.count;
}
return {"count":total};
};
3：运行MapReduce，示例如下：
> var mr =db.runCommand({"mapreduce":"scores","map":map,"reduce":reduce,"out":"mrout"}); 说明:scores是集合名，map是map函数，reduce是reduce函数，mrout是输出的变量名
4：查询最终的结果，示例如下：
db.mrout.find();
还可以改变一下，比如统计studentId中值，以及每个值出现的次数，就可以如下操作：
1：修改map函数，示例如下：
var map = function(){
emit(this.studentId,{count:1});
};
2：reduce函数不用改
3：重新执行
db.runCommand({"mapreduce":"scores","map":map,"reduce":reduce,"out":"mrout"}); 4：查看最终结果
db.mrout.find();
4.2、更多MapReduce可选的键
1：finalize:function ：可以将reduce的结果发送到finalize，这是整个处理的最后一步
2：keeptemp:boolean ：是否在连接关闭的时候，保存临时结果集合
3：query:document ：在发送给map前对文档进行过滤
4：sort:document ：在发送给map前对文档进行排序
5：limit:integer ：发往map函数的文档数量上限
6：scope:document ：可以在javascript中使用的变量
7：verbose:boolean ：是否记录详细的服务器日志
示例：
var query = {"studentId":{"$lt":"s2"}}
var sort = {"studentId":1};
var finalize = function(key,value){
return {"mykey":key,"myV":value};
};
var mr =db.runCommand({"mapreduce":"scores","map":map,"reduce":reduce,"out":"mrout","query":query,"sort":sort,"limit":2,"finalize":finalize});
五、聚合命令group
用来对集合进行分组，分组过后，再对每一个分组内的文档进行聚合。
比如要对studentId进行分组，找到每个学生最高的分数，可以如下步骤进行：
db.runCommand({"group":{
"ns":"scores",
"key":{"studentId":1},
"initial":{"score":0},
"$reduce":function(doc,prev){
if(doc.score > prev.score){
prev.score = doc.score;
}
}
}});
ns：指定要分组的集合
key：指定分组的键
initial：每一组的reduce函数调用的时候，在开头的时候调用一次，以做初始化
$reduce：在每组中的每个文档上执行，系统会自动传入两个参数，doc是当前处理的文档，prev是本组前一次执行的结果文档
你还可以在group的时候添加条件，就是加入condition，示例如：
db.runCommand({"group":{
"ns":"scores",
"key":{"studentId":1},
"initial":{"score":0},
"$reduce":function(doc,prev){
if(doc.score > prev.score){
prev.score = doc.score;
}
}
,"condition":{"studentId":{$lt:"s2"}}
}});
同样可以使用finalizer来对reduce的结果进行最后的处理，比如要求每个学生的平均分，就可以先按照studentId分组，求出一个总的分数来，然后在finalizer里面，求平均分：
db.runCommand({"group":{
"ns":"scores",
"key":{"studentId":1},
"initial":{"total":0},
"$reduce":function(doc,prev){
prev.total += doc.score;
},
"condition":{"studentId":{"$lt":"s2"}},
"finalize":function(prev){
prev.avg = prev.total/3;
}
}});
注意：finalize是只在每组结果返回给用户前调用一次，也就是每组结果只调用一次
对于分组的key较为复杂的时候，还可以采用函数来做为键，比如让键不区分大小下，就可以如下定义：
db.runCommand({"group":{
"ns":"scores",
$keyf:function(doc){
return {studentId:doc.studentId.toLowerCase()};
},
"initial":{"total":0},
"$reduce":function(doc,prev){
prev.total += doc.score;
},
"condition":{"$or":[{"studentId":{"$lt":"s2"}},{"studentId":"S0"}]},
"finalize":function(prev){
prev.avg = prev.total/3;
}
}});
注意：要使用$keyf来定义函数作为键，另外一定要返回对象的格式
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