MongoDB中聚合主要用于处理数据，如统计平均值,求和等等，并返回计算后的数据结果。

1. count

count函数返回指定集合中的数量。

> db. mediaCollection.count()

4

> db. mediaCollection.find( { Publisher : "Apress", Type: "Book" } ).count()

1

1

2

3

4

>db.mediaCollection.count()

4

>db.mediaCollection.find({Publisher:"Apress",Type:"Book"}).count()

1

2. distinct

distinct函数用来除重，找出所有不同的值。

> db. mediaCollection.distinct( "Title")

[ "Definitive Guide to MongoDB, the", "Nevermind" ]

> db. mediaCollection.distinct ("Tracklist.Title")

[ "In Bloom", "Smells like teen spirit" ]

1

2

3

4

>db.mediaCollection.distinct("Title")

["Definitive Guide to MongoDB, the","Nevermind"]

>db.mediaCollection.distinct("Tracklist.Title")

["In Bloom","Smells like teen spirit"]

3. group

group函数是类似于SQL的GROUP BY功能，虽然语法稍有不同。该命令的目的是返回分组的项目的数组。该函数有三个参数： key, initial,  reduce。

key参数指定要以什么来分组，如以标题进行分组。

initial参数每个分组reduce调用的初始值。

reduce参数同类元素放在一起，需要两个参数：当前被遍历的文档和聚集计数器对象。

> db. mediaCollection.group (

... {

... key: {Title : true},

... initial: {Total : 0},

... reduce : function (items,prev)

... {

... prev.Total += 1

... }

... }

... )

[

{

"Title" : "Definitive Guide to MongoDB, the",

"Total" : 1

},

{

"Title" : "Nevermind",

"Total" : 2

},

{

"Title" : null,

"Total" : 1

}

]

1

2

3

4

5

6

7

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23

24

>db.mediaCollection.group(

...{

...key:{Title:true},

...initial:{Total:0},

...reduce:function(items,prev)

...{

...prev.Total+=1

...}

...}

...)

[

{

"Title":"Definitive Guide to MongoDB, the",

"Total":1

},

{

"Title":"Nevermind",

"Total":2

},

{

"Title":null,

"Total":1

}

]

除了key, initial,  reduce参数，还可以指定三个可选参数：keyf，cond，finalize。

group函数目前不能在分片环境下使用，可以使用MapReduce函数来代替。