MongoDB教程之聚合（count、distinct和group）

在MongoDB中，聚合操作是一种非常强大的数据处理方式。本文将讲解3个常用的聚合操作：count、distinct和group，这些聚合操作能够快速而有效的对数据进行统计和分析。

count操作

count操作用于返回一个集合中文档的数量。下面是count操作函数的基本语法：

db.collection_name.count()

例如，我们有一个名为"students"的集合，它包含了学生的信息。要统计该集合中文档的数量，可以使用以下命令：

db.students.count()

如果想要统计具有特定条件的文档数量，可以在count方法中传入条件：

db.students.count({age: {$gt: 20}})

这个示例代码将会统计年龄大于20岁的学生的数量。

distinct操作

distinct操作用于返回一个集合中的不同值。下面是distinct操作函数的基本语法：

db.collection_name.distinct(field_name)

例如，我们有一个名为"students"的集合，它包含了学生的信息。要找出该集合中所有不同年龄的学生，可以使用以下命令：

db.students.distinct("age")

这个命令将会返回所有不同年龄的学生。

group操作

group操作用于将一个集合中的文档按照一个或多个指定条件进行分组，并对每个分组进行聚合操作。下面是group操作函数的基本语法：

db.collection_name.group({
    key: {'field1': true, 'field2': true},
    reduce: function(obj, prev) {...},
    initial: {...},
})

其中，key属性用于指定按照哪些字段进行分组；reduce属性用于指定聚合操作，它是一个匿名函数，接受两个参数obj和prev，obj表示正在处理的文档，prev表示当前分组的结果；initial属性用于指定聚合结果的初始值。

例如，我们有一个名为"scores"的集合，它包含了一堆学生的课程成绩。现在要将它们按照班级分组，并求每个班级的平均分。用以下代码可以实现这个功能：

db.scores.group({
    key: {class: true},
    initial: {count: 0, total_score: 0},
    reduce: function(obj, prev){
        prev.count++;
        prev.total_score += obj.score;
    },
    finalize: function(prev){
        prev.avg_score = prev.total_score / prev.count;
    }
})

这个示例代码将会按照班级分组，并计算每个班级的平均分。其中，key属性指定了按照班级分组，reduce属性中定义了对每个班级进行计数和总分求和，finalize属性用于计算平均分。

小结

聚合操作是MongoDB中非常强大的一种数据处理方式。本文介绍了3个常用的聚合操作：count、distinct和group，给出了详细的语法说明和示例代码。使用这些操作可以帮助我们更加高效的对数据进行统计和分析。