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// 准备测试数据
db.user.drop();
for ( var i=10; i< 100; i++) {
db.user.insert({
name: "user" + i,
age : Math.floor(Math.random()*10)+ 20,
sex : Math.floor(Math.random()*3)%2 ==0 ? 'M' : 'F' ,
chinese : Math.floor(Math.random()*50)+50,
math : Math.floor(Math.random()*50)+50,
english : Math.floor(Math.random()*50)+50,
class : "C" + i%5
})
}
// group函数
// 按照class进行分组,显示每个class中的用户姓名和性别
db.user.group({
key: { "class" : true },
initial: { "person" : []},
reduce: function (cur, prev) {
prev.person.push({name: cur.name, sex: cur.sex, age: cur.age});
}
});
// 对age>25的用户,按照class进行分组,显示每个class中的用户姓名和性别,并统计每组的人数
db.user.group({
key: { "class" : true },
initial: { "person" : []},
reduce: function (doc, out){
out.person.push({name: doc.name, sex: doc.sex, age: doc.age});
},
finalize: function (out){
out.count = out.person.length;
},
condition: { "age" : {$gt: 25}}
})
// 分组计算每个class中,chinese最大值和最小值
db.user.group({
key: { "class" : true },
initial: { "chinese_min" : 0, "chinese_max" :0 },
reduce: function (doc, out){
out.chinese_min = doc.chinese;
out.chinese_min = doc.chinese;
out.chinese_min = Math.min(out.chinese_min, doc.chinese);
out.chinese_max = Math.max(out.chinese_max, doc.chinese)
},
})
// 利用分组,计算每个总成绩和成绩平均值
db.user.group({
key: { "_id" : true },
initial: {name: "" , total: 0, avg: 0},
reduce: function (doc, out){
out.name = doc.name;
out.total = doc.chinese + doc.math + doc.english;
out.avg = Math.floor(out.total / 3);
}
})
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group参数选项:
1.key: 这个就是分组的key
2.initial: 每组都分享一个初始化函数,特别注意:是每一组initial函数。
3.reduce: 这个函数的第一个参数是当前的文档对象,第二个参数是上一次function操作的累计对象。有多少个文档, $reduce就会调用多少次。
4.condition: 这个就是过滤条件。
5.finalize: 这是个函数,每一组文档执行完后,多会触发此方法。