MongoDB 聚合Group(一)

原文：http://blog.csdn.net/congcong68/article/details/45012717

  一．简介 

    db.collection.group()使用JavaScript，它受到了一些性能上的限制。大多数情况下，$ group在Aggregation Pipeline提供了一种具有较少的限制适用的替代。可以通过指定的键的集合中的文档和执行简单的聚合函数。在2.2版本中，返回的数组可以包含最多20000个元素；即最多20000个独特的分组。

    我们比较熟悉的group by 的sql语句select key from table  groupby key,而mongoDB没提供SQL那样通过Group By就轻松实现数据库的分组功能，我们通过接口来实现的

   db.collection.group({ key, reduce, initial[, keyf] [, cond] [, finalize] })

   

key	作为分组的key
reduce	一个聚合函数操作文档的分组操作期间。这些函数可以返回一个sum或count。该函数接受两个参数：当前文档和这个群体聚集的结果文档。
initial	初始化聚合结果文档变量，为空时自动为每列提供初始变量。
keyf	可选。替代的key 字段。指定一个函数创建一个“key object”作为分组的key。使用keyf而是通过group by领域而不是现有的文档域键组。
cond	过滤条件
finalize	在db.collection.group()返回最终结果之前，此功能可以修改的结果文档或替换的结果文档作为一个整体。

  

  

二．Mongo VUE操作Group By

  1.MonogoDB数据库中添加了订单的数据

/* 0 */
{
 "_id" : ObjectId("552a330e05c27486b9b9b650"),
 "_class" : "com.mongo.model.Orders",
 "onumber" : "002",
 "date" : ISODate("2014-01-03T16:03:00Z"),
 "cname" : "zcy",
 "item" : {
   "quantity" : 1,
   "price" : 4.0,
   "pnumber" : "p002"
  }
}

/* 1 */
{
 "_id" : ObjectId("552a331d05c275d8590a550d"),
 "_class" : "com.mongo.model.Orders",
 "onumber" : "003",
 "date" : ISODate("2014-01-04T16:03:00Z"),
 "cname" : "zcy",
 "item" : {
   "quantity" : 10,
   "price" : 2.0,
   "pnumber" : "p001"
  }
}

/* 2 */
{
 "_id" : ObjectId("552a333105c2f28194045a72"),
 "_class" : "com.mongo.model.Orders",
 "onumber" : "003",
 "date" : ISODate("2014-01-04T16:03:00Z"),
 "cname" : "zcy",
 "item" : {
   "quantity" : 30,
   "price" : 4.0,
   "pnumber" : "p002"
  }
}

/* 3 */
{
 "_id" : ObjectId("552a333f05c2b62c01cff50e"),
 "_class" : "com.mongo.model.Orders",
 "onumber" : "004",
 "date" : ISODate("2014-01-05T16:03:00Z"),
 "cname" : "zcy",
 "item" : {
   "quantity" : 5,
   "price" : 4.0,
   "pnumber" : "p002"
  }
}

2.MongoDB实现分组并统计

  1）我们要对日期和产品编码进行分组，并计算相同的产品的数量

    Sql语句：Select date, pnumber,sum(quantity) as total from orders,items group by date, pnumber（少了两张表的关联的条件）

    MongoDB：

       db.orders.group({

          key: { date:1,'item.pnumber':1},

          initial : {"total":0},

         reduce : function Reduce(doc, out) {

        out.total+=doc.item.quantity

   } });

结果：

  

  2）实现一天卖出了多少个产品，金额是多少，平均价格是多少

    db.orders.group({

       key: {date:1},

      initial :{"total":0,"money":0},

     reduce : function Reduce(doc, out) {

     out.total+=doc.item.quantity;

          out.money+=doc.item.quantity*doc.item.price;

        },

    finalize : function Finalize(out) {

         out.avg=out.money/out.total

         returnout;

    }

  });

 结果：

    

 3）keyf的使用

   keyf 对日期进行处理并以作为key来进来分组

 db.orders.group({

   keyf: function (doc){

   return{'month':doc.date.getMonth()+1};

 },

 initial :{"total":0,"money":0},

 reduce : function Reduce(doc, out) {

    out.total+=doc.item.quantity;

          out.money+=doc.item.quantity*doc.item.price;

        

},

 finalize : function Finalize(out) {

         out.avg=out.money/out.total

         returnout;

  }

});

结果：

  

三．Java MongoDB 实现

       Spring Data MongoDB 提供了Group有几个接口

       

   

    GroupCommand  groupCommand=new GroupCommand(inputCollection, keys, condition, initial, reduce, finalize);

 

    1）我们要对日期和产品编码进行分组，并计算相同的产品的数量

           

<strong>  </strong>     @Override
    public void getGroupCount(String collectionName) {

        BasicDBObject key = new BasicDBObject();
        key.put("date", 1);
        key.put("item.pnumber", 1);
        //条件
        BasicDBObject cond = new BasicDBObject();
        //初始化
        BasicDBObject initial = new BasicDBObject();
        initial.append("total", 0);
        //reduce
        String reduce = "function Reduce(doc, out) { " +
                "  out.total+=doc.item.quantity;" +
                "}";

        SimpleDateFormat format=new SimpleDateFormat("yyyy-mm-dd");
        BasicDBList groupList=(BasicDBList) mongoTemplate.getCollection(collectionName).group(key, cond, initial, reduce);
        if(groupList!=null&&groupList.size()>0){
            System.out.println("date  item.pnumber  total");
            for(int i=0;i<groupList.size();i++){
                BasicDBObject obj=(BasicDBObject) groupList.get(i);
                System.out.println(format.format(obj.getDate("date"))+"  "+obj.getString("item.pnumber")+"  "+obj.getInt("total"));
            }
        }
    }

结果：

   

 

   2）实现一天卖出了多少个产品，金额是多少，平均价格是多少

      

       @Override
public void getGroupAvg(String collectionName) {

    BasicDBObject key = new BasicDBObject();
    key.put("date", 1);

    //条件
    BasicDBObject cond = new BasicDBObject();
    //初始化
    BasicDBObject initial = new BasicDBObject();
    initial.append("total", 0);
    initial.append("money", 0.0);

    //reduce
    String reduce = "function Reduce(doc, out) { " +
            "  out.total+=doc.item.quantity;" +
            "   out.money+=doc.item.quantity*doc.item.price;" +
            "}";

    String finalize="function Finalize (out) { " +
        "  out.avg=out.money/out.total;" +
        "   return out;" +
        "}";
    SimpleDateFormat format=new SimpleDateFormat("yyyy-mm-dd");
    BasicDBList groupList=(BasicDBList) mongoTemplate.getCollection(collectionName).group(key, cond, initial, reduce, finalize);
    if(groupList!=null&&groupList.size()>0){
        System.out.println("date  total  money  avg");
        for(int i=0;i<groupList.size();i++){
            BasicDBObject obj=(BasicDBObject) groupList.get(i);
            System.out.println(format.format(obj.getDate("date"))+"  "+obj.getInt("total")+"  "+obj.getInt("money")+"  "+obj.getDouble("avg"));
        }
    }

}

结果：