group

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Definition

• group
  • 从 3.4 版开始不推荐使用：Mongodb 3.4 不推荐使用group命令。将db.collection.aggregate()与$group阶段或db.collection.mapReduce()结合使用。

通过指定的键将集合中的文档分组，并执行简单的聚合功能，例如计算计数和总和。该命令类似于 SQL 中的SELECT <...> GROUP BY语句。该命令返回包含分组记录以及命令元数据的文档。

group命令采用以下原型形式：

{
  group:
   {
     ns: <namespace>,
     key: <key>,
     $reduce: <reduce function>,
     $keyf: <key function>,
     cond: <query>,
     finalize: <finalize function>
   }
}

该命令接受具有以下字段的文档：

Field	Type	Description
ns	string	从中执行分组操作的集合。
key	document	要分组的一个或多个字段。返回一个“键对象”用作分组键。
$reduce	function	在分组操作期间对文档进行操作的聚合功能。这些函数可以返回总和或计数。该函数采用两个参数：当前文档和该组的汇总结果文档。
initial	document	初始化聚合结果文档。
$keyf	function	可选的。替代key字段。指定一个函数，该函数创建一个“键对象”用作分组键。使用$keyf而不是key来按计算字段而不是现有文档字段分组。
cond	document	可选的。选择标准，以确定要处理集合中的哪些文档。如果省略cond字段，则group处理集合中的所有文档以进行组操作。
finalize	function	可选的。在group返回最终值之前运行结果集中每个项目的函数。此功能可以修改结果文档或整体替换结果文档。与也指定功能的$keyf和$reduce字段不同，此字段名称是finalize，不是 $finalize。

对于 Shell，MongoDB 提供了包装器方法db.collection.group()。但是，db.collection.group()方法采用keyf字段和reduce字段，而group命令采用$keyf字段和$reduce字段。

Behavior

限制和限制

group命令不适用于sharded clusters。在sharded environments中使用aggregation framework或map-reduce。

结果集必须在BSON 文档的最大大小之内。

此外，在 2.2 版中，返回的数组最多可以包含 20,000 个元素；即最多 20,000 个唯一分组。对于导致超过 20,000 个唯一分组的分组操作，请使用mapReduce。以前的版本限制为 10,000 个元素。

在 2.4 之前的版本中，group命令获得了mongod实例的 JavaScript 锁，该锁阻止了所有其他 JavaScript 执行。

mongo Shell JavaScript 函数/属性

map-reduce operations，group命令和$where运算符表达式**无法访问mongoShell 程序中可用的某些全局函数或属性，例如db。

下列 JavaScript 函数和属性**可用于map-reduce operations，group命令和$where运算符表达式：

Available Properties	Available Functions
args
MaxKey MinKey	assert() BinData() DBPointer() DBRef() doassert() emit() gc() HexData() hex_md5() isNumber() isObject() ISODate() isString()	Map() MD5() NumberInt() NumberLong() ObjectId() print() printjson() printjsononeline() sleep() Timestamp() tojson() tojsononeline() tojsonObject() UUID() version()

Examples

以下是db.collection.group()方法的示例。这些示例假定orders集合包含以下原型的文档：

{
  _id: ObjectId("5085a95c8fada716c89d0021"),
  ord_dt: ISODate("2012-07-01T04:00:00Z"),
  ship_dt: ISODate("2012-07-02T04:00:00Z"),
  item:
    {
      sku: "abc123",
      price: 1.99,
      uom: "pcs",
      qty: 25
    }
}

按两个字段分组

以下示例按ord_dt和item.sku字段对ord_dt大于01/01/2012的文档进行分组：

db.runCommand(
   {
     group:
       {
         ns: 'orders',
         key: { ord_dt: 1, 'item.sku': 1 },
         cond: { ord_dt: { $gt: new Date( '01/01/2012' ) } },
         $reduce: function ( curr, result ) { },
         initial: { }
       }
   }
)

结果是一个文档，其中包含retval字段，该字段包含按记录分组； count字段，该字段包含分组的文档总数； keys字段，该字段包含唯一分组的数量(即retval中的元素数量)；以及ok字段，其中包含命令状态：

{ "retval" :
      [ { "ord_dt" : ISODate("2012-07-01T04:00:00Z"), "item.sku" : "abc123"},
        { "ord_dt" : ISODate("2012-07-01T04:00:00Z"), "item.sku" : "abc456"},
        { "ord_dt" : ISODate("2012-07-01T04:00:00Z"), "item.sku" : "bcd123"},
        { "ord_dt" : ISODate("2012-07-01T04:00:00Z"), "item.sku" : "efg456"},
        { "ord_dt" : ISODate("2012-06-01T04:00:00Z"), "item.sku" : "abc123"},
        { "ord_dt" : ISODate("2012-06-01T04:00:00Z"), "item.sku" : "efg456"},
        { "ord_dt" : ISODate("2012-06-01T04:00:00Z"), "item.sku" : "ijk123"},
        { "ord_dt" : ISODate("2012-05-01T04:00:00Z"), "item.sku" : "abc123"},
        { "ord_dt" : ISODate("2012-05-01T04:00:00Z"), "item.sku" : "abc456"},
        { "ord_dt" : ISODate("2012-06-08T04:00:00Z"), "item.sku" : "abc123"},
        { "ord_dt" : ISODate("2012-06-08T04:00:00Z"), "item.sku" : "abc456"}
      ],
  "count" : 13,
  "keys" : 11,
  "ok" : 1 }

方法调用类似于 SQL 语句：

SELECT ord_dt, item_sku
FROM orders
WHERE ord_dt > '01/01/2012'
GROUP BY ord_dt, item_sku

计算总和

以下示例通过ord_dt和item.sku字段对ord_dt大于01/01/2012的那些文档进行分组，并为每个分组计算qty字段的总和：

db.runCommand(
   { group:
       {
         ns: 'orders',
         key: { ord_dt: 1, 'item.sku': 1 },
         cond: { ord_dt: { $gt: new Date( '01/01/2012' ) } },
         $reduce: function ( curr, result ) {
                     result.total += curr.item.qty;
                  },
         initial: { total : 0 }
       }
    }
)

返回文档的retval字段是一个文档数组，其中包含 group by 字段和计算出的聚合字段：

{ "retval" :
      [ { "ord_dt" : ISODate("2012-07-01T04:00:00Z"), "item.sku" : "abc123", "total" : 25 },
        { "ord_dt" : ISODate("2012-07-01T04:00:00Z"), "item.sku" : "abc456", "total" : 25 },
        { "ord_dt" : ISODate("2012-07-01T04:00:00Z"), "item.sku" : "bcd123", "total" : 10 },
        { "ord_dt" : ISODate("2012-07-01T04:00:00Z"), "item.sku" : "efg456", "total" : 10 },
        { "ord_dt" : ISODate("2012-06-01T04:00:00Z"), "item.sku" : "abc123", "total" : 25 },
        { "ord_dt" : ISODate("2012-06-01T04:00:00Z"), "item.sku" : "efg456", "total" : 15 },
        { "ord_dt" : ISODate("2012-06-01T04:00:00Z"), "item.sku" : "ijk123", "total" : 20 },
        { "ord_dt" : ISODate("2012-05-01T04:00:00Z"), "item.sku" : "abc123", "total" : 45 },
        { "ord_dt" : ISODate("2012-05-01T04:00:00Z"), "item.sku" : "abc456", "total" : 25 },
        { "ord_dt" : ISODate("2012-06-08T04:00:00Z"), "item.sku" : "abc123", "total" : 25 },
        { "ord_dt" : ISODate("2012-06-08T04:00:00Z"), "item.sku" : "abc456", "total" : 25 }
      ],
  "count" : 13,
  "keys" : 11,
  "ok" : 1 }

方法调用类似于 SQL 语句：

SELECT ord_dt, item_sku, SUM(item_qty) as total
FROM orders
WHERE ord_dt > '01/01/2012'
GROUP BY ord_dt, item_sku

计算总和，计数和平均值

以下示例按计算出的day_of_week字段(大于01/01/2012 ord_dt的那些文档)进行分组，并为每个分组计算qty字段的总和，计数和平均值：

db.runCommand(
   {
     group:
       {
         ns: 'orders',
         $keyf: function(doc) {
                    return { day_of_week: doc.ord_dt.getDay() };
                },
         cond: { ord_dt: { $gt: new Date( '01/01/2012' ) } },
         $reduce: function( curr, result ) {
                      result.total += curr.item.qty;
                      result.count++;
                  },
         initial: { total : 0, count: 0 },
         finalize: function(result) {
                      var weekdays = [
                           "Sunday", "Monday", "Tuesday",
                           "Wednesday", "Thursday",
                           "Friday", "Saturday"
                          ];
                      result.day_of_week = weekdays[result.day_of_week];
                      result.avg = Math.round(result.total / result.count);
                   }
       }
   }
)

返回文档的retval字段是一个文档数组，其中包含 group by 字段和计算出的聚合字段：

{
  "retval" :
      [
        { "day_of_week" : "Sunday", "total" : 70, "count" : 4, "avg" : 18 },
        { "day_of_week" : "Friday", "total" : 110, "count" : 6, "avg" : 18 },
        { "day_of_week" : "Tuesday", "total" : 70, "count" : 3, "avg" : 23 }
      ],
  "count" : 13,
  "keys" : 3,
  "ok" : 1
}