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mongoDB的管道是個好東西,它可以將很多操作批處理實現,即將多個命令放入一個管道,然后去順序的執行它們,今天我要說的是,利用管道中的分組來實現實現中的ditinct+group的效果,即先對一個元素去重,然后即一個字段進行分組,如你的userinfoID,它對應多個planID,而我們在planID在表中肯定是重復的,這時,我們需要統計userinfo對應多個種planID,這時問題就來了,尤于planID是重復的,所以分組的結果可能是錯誤的,它并不是真正意思上的(planID種類),正確的作法應該是先對planID去重復,然后再根據userinfoID去作分組,而這個在大多數的數據庫里,是通過多重分組實現的,即選對userinfoID和planID進行分組,然后對結果進行userinfoID的分組,這種就把多于的planID去掉了。
具體作法:
//多分組(group+distinct) db.M_User_Footprints.aggregate([ { $group: { _id: { UserInfoID: "$UserInfoID", ObjID: "$PlayVideo.ObjID" } } }, { $group: { _id: "$_id.UserInfoID", count: { $sum: 1 } } }, { $sort: { "_id": 1 } } ]);
注意,這里的第二個分組用的是第一個分組的_id,所以加上了$_id,這表示使用上面group的數據源來作為第二個分組的鍵。
而如果只是單個分組,就很容易實現了,也看一下代碼
//單分組 db.M_User_Footprints.aggregate([ { $group: { _id: "$UserInfoID", result: { $sum: 1 } } } ])
從上面兩段代碼我們可以看到,分組鍵必須用_id,分組的結果名稱可以自己定義,{$sum:1}每次自加1。
下面使用map...reduce也可以實現分組的功能
db.runCommand({ mapreduce: "M_User_Footprints", map: function Map() { emit( { "UserInfoID": this.UserInfoID, "ObjID": this.PlayVideo.ObjID } , { count: 1 } ); }, reduce: function Reduce(key, values) { total = 0;//定義一個變量total , values是一個數組 for (var i in values) { total += values[i].count } return { "count": total }; }, finalize: function Finalize(key, reduced) { return reduced; }, out: { inline: 1 } });
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