之前參照書中的例子進行學習group,以爲有點懂了，想自己找個聯繫做做看，發現，原來並沒有懂。今天再慢慢複習一下看看group的具體用法。
數據使用java循環插入3600條數據，結構比較統一，結構如下：
{
"_id" : ObjectId("5343a44474d0946a30cd26b1"),
"name" : "趙小強",
"sex" : "男",
"age" : 39,
"date" : "2010-9-14",
"salary" : 8000,
"dep" : "測試部"
}很簡單，保存的是部門員工的信息。
1、求每個部門的平均工資
這個問題肯定得用group,因爲要分組按照部門輸出
db.runCommand({
group:{
ns:"emp",
key:{"dep":true},
initial:{avgSalary:0,sum:0,count:0},
$reduce:function(doc,prev){
prev.sum=prev.sum+doc.salary;
prev.count++;
},
finalize:function(prev){
prev.avgSalary = prev.sum/prev.count;
delete prev.sum;
delete prev.count;
}
}
});
輸出結果：
/* 0 */
{
"retval" : [
{
"dep" : "軟件一部",
"avgSalary" : 7509.505703422054
},
{
"dep" : "工程實施部",
"avgSalary" : 7214.285714285715
},
{
"dep" : "軟件二部",
"avgSalary" : 7477.358490566037
},
{
"dep" : "測試部",
"avgSalary" : 7564.96062992126
},
{
"dep" : "信息管理部",
"avgSalary" : 7334
},
{
"dep" : "運維部",
"avgSalary" : 7293.50104821803
},
{
"dep" : "人力資源部",
"avgSalary" : 7275.142314990512
}
],
"count" : 3600,
"keys" : 7,
"ok" : 1
}其實我一直迷惑的是疊加函數$reduce的編寫。之前書中的例子中都使用了for循環，把我迷惑了。我沒看清的是書中例子的for是循環的文檔中某個數組類型的鍵
之所以叫疊加函數是因爲,$reduce函數本身就是循環集合中的文檔，不需要自己再寫。自己需要寫的只是每次循環你需要做的操作即可。
上面的例子中，初始文檔定義了三個鍵：{avgSalary:0,sum:0,count:0},其實這個初始文檔只是疊加的時候的初始文檔，與最後輸出的結果文檔沒太大的關係。
在$reduce函數中，我將salary進行疊加並計數,當疊加完成，還有使用最後的完成函數進行最後的過濾操作，將不必要的sum和count兩個鍵刪除。
2、統計每個部門的工資分佈情況,部門總共多少人,以及每個部門的平均工資。按部門輸出
db.runCommand({
group:{
ns:"emp",
key:{"dep":true},
initial:{salaryCount:{},sum:0,count:0,avgSalary:0},
$reduce:function(doc,prev){
if(doc.salary in prev.salaryCount){
prev.salaryCount[doc.salary]++;
}else{
prev.salaryCount[doc.salary]=1;
}
prev.sum=prev.sum+doc.salary;
prev.count++;
},
finalize:function(prev){
prev.avgSalary = prev.sum/prev.count;
delete prev.sum;
}
}
});
結果：
/* 0 */
{
"retval" : [
{
"dep" : "軟件一部",
"salaryCount" : {
"3000" : 57,
"4000" : 56,
"5000" : 55,
"6000" : 52,
"7000" : 55,
"8000" : 59,
"9000" : 84,
"10000" : 53,
"15000" : 55
},
"count" : 526,
"avgSalary" : 7509.505703422054
},
{
"dep" : "工程實施部",
"salaryCount" : {
"3000" : 60,
"4000" : 55,
"5000" : 57,
"6000" : 69,
"7000" : 75,
"8000" : 54,
"9000" : 63,
"10000" : 54,
"15000" : 45
},
"count" : 532,
"avgSalary" : 7214.285714285715
},
{
"dep" : "軟件二部",
"salaryCount" : {
"3000" : 50,
"4000" : 59,
"5000" : 61,
"6000" : 62,
"7000" : 50,
"8000" : 68,
"9000" : 64,
"10000" : 62,
"15000" : 54
},
"count" : 530,
"avgSalary" : 7477.358490566037
},
{
"dep" : "測試部",
"salaryCount" : {
"3000" : 45,
"4000" : 54,
"5000" : 53,
"6000" : 67,
"7000" : 56,
"8000" : 58,
"9000" : 61,
"10000" : 58,
"15000" : 56
},
"count" : 508,
"avgSalary" : 7564.96062992126
},
{
"dep" : "信息管理部",
"salaryCount" : {
"3000" : 61,
"4000" : 57,
"5000" : 55,
"6000" : 53,
"7000" : 55,
"8000" : 62,
"9000" : 53,
"10000" : 51,
"15000" : 53
},
"count" : 500,
"avgSalary" : 7334
},
{
"dep" : "運維部",
"salaryCount" : {
"3000" : 51,
"4000" : 56,
"5000" : 50,
"6000" : 53,
"7000" : 57,
"8000" : 54,
"9000" : 52,
"10000" : 65,
"15000" : 39
},
"count" : 477,
"avgSalary" : 7293.50104821803
},
{
"dep" : "人力資源部",
"salaryCount" : {
"3000" : 61,
"4000" : 65,
"5000" : 63,
"6000" : 57,
"7000" : 49,
"8000" : 66,
"9000" : 52,
"10000" : 63,
"15000" : 51
},
"count" : 527,
"avgSalary" : 7275.142314990512
}
],
"count" : 3600,
"keys" : 7,
"ok" : 1
}3、接上面第二個例子，我只想看軟件一部的統計信息，怎麼辦?
這就用到了可選的cond參數，這個參數就是用來過濾查詢條件的
db.runCommand({
group:{
ns:"emp",
key:{"dep":true},
initial:{salaryCount:{},sum:0,count:0,avgSalary:0},
cond:{"dep":"軟件一部"},
$reduce:function(doc,prev){
if(doc.salary in prev.salaryCount){
prev.salaryCount[doc.salary]++;
}else{
prev.salaryCount[doc.salary]=1;
}
prev.sum=prev.sum+doc.salary;
prev.count++;
},
finalize:function(prev){
prev.avgSalary = prev.sum/prev.count;
delete prev.sum;
}
}
});
結果：
/* 0 */
{
"retval" : [
{
"dep" : "軟件一部",
"salaryCount" : {
"3000" : 57,
"4000" : 56,
"5000" : 55,
"6000" : 52,
"7000" : 55,
"8000" : 59,
"9000" : 84,
"10000" : 53,
"15000" : 55
},
"count" : 526,
"avgSalary" : 7509.505703422054
}
],
"count" : 526,
"keys" : 1,
"ok" : 1
}4、統計每年公司新進員工數量,以年的形式輸出
db.runCommand({
group:{
ns:"emp",
$keyf:function(doc){
return {year:doc.date.substr(0,4)};
},
initial:{empCount:0},
$reduce:function(doc,prev){
prev.empCount++;
},
finalize:function(prev){}
}
});
結果：
/* 0 */
{
"retval" : [
{
"year" : "2009",
"empCount" : 761
},
{
"year" : "2008",
"empCount" : 736
},
{
"year" : "2012",
"empCount" : 682
},
{
"year" : "2011",
"empCount" : 699
},
{
"year" : "2010",
"empCount" : 722
}
],
"count" : 3600,
"keys" : 5,
"ok" : 1
}上面這個例子演示了$keyf的使用。如果想自定義分組條件，則使用$keyf函數自定義。函數的參數是原文檔，函數操作完後，返回的是自定義鍵的文檔。
上面的例子中，我將文檔中的date鍵的值進行截取，只留年份，返回是一個以year爲鍵，以截取後的值爲值的文檔。
走完上面4個例子，對mongodb的group瞭解也慢慢明朗起來。以上的數據是我使用java循環插入的，結構比較整齊，因此在寫$reduce函數時並沒有對結構進行嚴謹的判斷。只是簡單的進行疊加等操作。
我也是剛開始學習，數據都是造的，包括問題和需求，在實際項目中遇到的問題可能要比這複雜的多的多，以後在實際項目中遇到什麼問題再慢慢學習吧。