mongo官网：http://www.mongodb.org/

工作中使用到Mongo，可是没有系统的学习研究过Mongo，仅对工作过程中，在Mongo的使用过程中的一些知识点做一下记录，并随时补充，达到总结备忘的目的。

本篇主要终结记录聚合和查询。

聚合（aggregation）

Count

db.view_view.count()

db.view_view.count({_id:”521842″})

db.view_view.find().count()

db.view_view.find({_id:”521842″}).count()

Distinct

db.view_view.distinct(“_id”)

db.view_view.distinct(“view”) view是个数组，会把每一个数组的元素都distinct一下

Group

db.invoke_stat.group({
    key:{ip:true},
    cond:{
        date:{$gte:ISODate("2014-07-09 16:00:00"),$lt:ISODate("2014-07-10 16:00:00")}
    },
    reduce:function(curr,result){
        result.count += curr.times;
    },
    initial:{count:0},
    finalize:function(result) {result.count =  '$' + result.count}
});

db.view_view.group({
    keyf:function(doc){return {view_num:doc.view.length}},
    reduce:function(curr,result){
        result.count += 1;
        result.id = curr._id;
    },
    initial:{count:0}
});

关于以上两个group的解释：

key/keyf：要依照进行分组的列，key是直接选取表中的列，kef是一个函数，对列进行一些处理，函数结果要返回一个对象，比方{view_num:doc.view.length}，doc.view.length，是表中的数组列view的长度。

cond：是要过滤的查询条件

reduce：处理函数

initial：返回列的初始值

finalize：对reduce的结果进行进一步处理，比方格式化

MapReduce

db.invoke_stat.mapReduce(
  function(){
      var key = this.ip;
      emit(key,{r_times:this.times})
  },
  function(key,emits){
      total=0;
      for(var k in emits) {
          total+=emits[k].r_times;
      }
      return {r_times:total}
  },
  {out:'mr'}
)

以上：r_times是我们定义的要返回的列的名称，ip和times是表中的列，mr是我们要把MapReduce的计算结果存入名称为mr的集合中。

mapReduce的原型为：function (map, reduce, optionsOrOutString)，以下详细介绍一下函数的三个參数：

map函数，它会遍历集合中的每个文档，this表示文档，它使用emit方法将文档按键分组，并返回须要统计的数据；

reduce函数，它将收集数据并统计，两个參数分别为map函数返回的key值和数据数组；

optionsOrOutString參数为一个对象，定义了一些额外工作，比方上面的列子中使用out參数将统计结果放入到mr集合中，集合不存在则创建，存在了则覆盖。

參数optionsOrOutString对象除了out键以外还有其他一些键：

finalize函数，同group的finalize完毕器一样，能够对reduce的结果做一些处理；

query文档，在map函数前对文档过滤；

sort文档，在map函数前对文档排序，必须先对排序的字段建立索引；

limit整数，在map函数前设定文档数量；

scope文档，js函数中用到的变量，client能够通过scope传递一些值；

jsMode布尔，指定了map和reduce函数间传递的对象使用BSON格式还是javascript对象，默认值false，表示採用BSON格式，长处是中间的BSON数据会被存在硬盘上，所以传递的数据量能够非常大，但会影响性能；採用javascript对象，性能较高，但仅仅能传递50万个不同的key值；

verbos布尔，默认true，显示具体的时间统计信息。

以上能够看出MapReduce的强大，能够非常轻松的实现不同的统计功能。

查询（Query）

mongo查询语法：

db.access_logs_140701.find({jxTime:{$gt:1407011300,$lt:1407011400},”curl.sku”:”99978033″}).sort({jxTime:-1}).skip(1).limit(100)

db.invoke_stat.find({date:{$gte:ISODate(“2014-07-09 10:00:00”),$lt:ISODate(“2014-07-09 11:00:00”)}})

db.view_view.find({view:{$size:10}}) 查询数组长度为10的，当前Mongo不直接支持数据长度范围查询，比方查询数据长度<10的，仅仅能MapReduce编程实现