聚合管道(Aggregation Pipeline)

聚合管道提供了一種方法用于轉(zhuǎn)換整合文檔到集合。你可以通過(guò)管道來(lái)傳遞文檔，就像 Unix 的 "pipe" 一樣，將一個(gè)命令的輸出傳遞到另第二個(gè)，第三個(gè)，等等。

最簡(jiǎn)單的聚合，應(yīng)該是你在 SQL 中早已熟悉的 group by 操作。我們已經(jīng)看過(guò) count() 方法，那么假設(shè)我們?cè)趺床拍苤烙卸嗌倨ス?dú)角獸，有多少匹母獨(dú)角獸呢？

db.unicorns.aggregate([{$group:{_id:'$gender',
    total: {$sum:1}}}])

在 shell 中，我們有 aggregate 輔助類(lèi)，用來(lái)執(zhí)行數(shù)組的管道操作。對(duì)于簡(jiǎn)單的對(duì)某物進(jìn)行分組計(jì)數(shù)，我們只需要簡(jiǎn)單的調(diào)用 $group。這和 SQL 中的 GROUP BY 完全一致，我們用來(lái)創(chuàng)建一個(gè)新的文檔，以 _id 字段表示我們以什么來(lái)分組(在這里是以 gender) ，另外的字段通常被分配為聚合的結(jié)果，在這里，我們對(duì)匹配某一性別的各文檔使用了 $sum 1 。你應(yīng)該注意到了 _id 字段被分配為 '$gender' 而不是 'gender' - 字段前面的 '$' 表示，該字段將會(huì)被輸入的文檔中的有同樣名字的值所代替，一個(gè)占位符。

我們還可以用其他什么管道操作呢？在 $group 之前(之后也很常用)的一個(gè)是 $match - 這和 find 方法完全一樣，允許我們獲取文檔中某個(gè)匹配的子集，或者在我們的結(jié)果中對(duì)文檔進(jìn)行篩選。

db.unicorns.aggregate([{$match: {weight:{$lt:600}}},
    {$group: {_id:'$gender',  total:{$sum:1},
      avgVamp:{$avg:'$vampires'}}},
    {$sort:{avgVamp:-1}} ])

這里我們介紹另外一個(gè)管道操作 $sort ，作用和你想的完全一致，還有和它一起用的 $skip 和 $limit。以及用 $group 操作 $avg。

MongoDB 數(shù)組非常強(qiáng)大，并且他們不會(huì)阻止我們往保存中的數(shù)組中寫(xiě)入內(nèi)容。我們需要可以 "flatten" 他們以便對(duì)所有的東西進(jìn)行計(jì)數(shù):

db.unicorns.aggregate([{$unwind:'$loves'},
    {$group: {_id:'$loves',  total:{$sum:1},
    unicorns:{$addToSet:'$name'}}},
    {$sort:{total:-1}}, 
    {$limit:1} ])

這里我們可以找出獨(dú)角獸最喜歡吃的食物，以及拿到獨(dú)角獸們喜歡吃的食物名單。 $sort 和 $limit 的組合能讓你拿到 "top N" 這種查詢(xún)的結(jié)果。

還有另外一個(gè)強(qiáng)大的管道操作叫做 $project (類(lèi)似于 find)，不但允許你拿到指定字段，還可以根據(jù)現(xiàn)存字段進(jìn)行創(chuàng)建或計(jì)算一個(gè)新字段。比如，可以用數(shù)學(xué)操作，在做平均運(yùn)算之前，對(duì)幾個(gè)字段進(jìn)行加法運(yùn)算，或者你可以用字符串操作創(chuàng)建一個(gè)新的字段，用于拼接現(xiàn)有字段。

這只是用聚合所能做到的眾多功能中的皮毛， 2.6 的聚合擁有了更強(qiáng)大的力量，比如聚合命令可以返回結(jié)果集的游標(biāo)(我們已經(jīng)在第一章學(xué)過(guò)了) 或者可以將結(jié)果寫(xiě)到另外一個(gè)新集合中，通過(guò) $out 管道操作。你可以從 MongoDB 手冊(cè) 得到關(guān)于管道操作和表達(dá)式操作更多的例子。

MapReduce

MapReduce 分兩步進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。首先是 map，然后 reduce。在 map 步驟中，轉(zhuǎn)換輸入文檔和輸出一個(gè) key=>value 對(duì)(key 和/或 value 可以很復(fù)雜)。然后, key/value 對(duì)以 key 進(jìn)行分組，有同樣的 key 的 value 會(huì)被收入一個(gè)數(shù)組中。在 reduce 步驟中，獲取 key 和該 key 的 value 的數(shù)組，生成最終結(jié)果。map 和 reduce 方法用 JavaScript 來(lái)編寫(xiě)。

在 MongoDB 中我們對(duì)一個(gè)集合使用 mapReduce 命令。 mapReduce 執(zhí)行 map 方法， reduce 方法和 output 指令。在我們的 shell 中，我們可以創(chuàng)建輸入一個(gè) JavaScript 方法。許多庫(kù)中，支持字符串方法 (有點(diǎn)丑)。第三個(gè)參數(shù)設(shè)置一個(gè)附加參數(shù)，比如說(shuō)我們可以過(guò)濾，排序和限制那些我們想要分析的文檔。我們也可以提供一個(gè) finalize 方法來(lái)處理 reduce 步驟之后的結(jié)果。

在你的大多數(shù)聚合中，也許無(wú)需用到 MapReduce , 但如果需要，你可以讀到更多關(guān)于它的內(nèi)容，從 我的 blog 和 MongoDB 手冊(cè)。

小結(jié)

在這章中我們介紹了 MongoDB 的 聚合功能(aggregation capabilities)。 一旦你理解了聚合管道(Aggregation Pipeline)的構(gòu)造，它還是相對(duì)容易編寫(xiě)的，并且它是一個(gè)聚合數(shù)據(jù)的強(qiáng)有力工具。 MapReduce 更難理解一點(diǎn)，不過(guò)它強(qiáng)力無(wú)邊，就像你用 JavaScript 寫(xiě)的代碼一樣。