MongoDB新的數據統計框架介紹

目前的MongoDB在進行復雜的數據統計計算時都需要寫MapReduce來實現，包括在SQL中比較常用的group by查詢也需要寫一個reduce才能實現，這是比較麻煩的。在MongoDB2.1中，將會引入一套全新的數據統計計算框架，讓用戶更方便的進行統計操作。
-
 

下面我們就來看看幾個新的操作符：

$match
$match的作用是過濾數據，通過設置一個條件，將數據進行篩選過濾，例子：

db.runCommand({ aggregate : "article", pipeline : [
    { $match : { author : "dave" } }
]});這相當于將article這個collection中的記錄進行篩選，篩選條件是author屬性值為dave，其作用其實相當于普通的find命令，如：

> db.article.find({ author : "dave" });
所以，那這個命令有什么用呢？與find不同，find的結果是直接作為最終數據返回，而$match只是pipeline中的一環，它篩選的結果數據可以再進行下一級的統計操作。

$project
$project命令用于設定數據的篩選字段，就像我們SQL中select需要的字段一樣。例子：

db.runCommand({ aggregate : "article", pipeline : [
    { $match : { author : "dave" } },
    { $project : {
        _id : 0,
 author : 1,
        tags : 1
    }}
]});上面就是將所有author為dave的記錄的author和tags兩個字段取出來。（_id:0 表示去掉默認會返回的_id字段）

其實上面這個功能也能用我們平時用的find命令來實現，如：

> db.article.find({ author : "dave" }, { _id : 0, author : 1, tags : 1);
$unwind
$unwind命令很神奇，他可以將某一個為array類型字段的數據拆分成多條，每一條包含array中的一個屬性。
比如你使用下面命令添加一條記錄：

db.article.save( {
    title : "this is your title" ,
    author : "dave" ,
    posted : new Date(4121381470000) ,
    pageViews : 7 ,
    tags : [ "fun" , "nasty" ] ,
    comments : [
        { author :"barbara" , text : "this is interesting" } ,
        { author :"jenny" , text : "i like to play pinball", votes: 10 }
    ],
    other : { bar : 14 }
});這里面tags字段就是一個array。下面我們在這個字段上應用$unwind操作

db.runCommand({ aggregate : "article", pipeline : [
    { $unwind : "$tags" }
]});上面命令的意思就是按tags字段來拆分，此命令執行的結果如下：

{
        "result" : [
                {
                        "_id" : ObjectId("4eeeb5fef09a7c9170df094b"),
                        "title" : "this is your title",
                        "author" : "dave",
                        "posted" : ISODate("2100-08-08T04:11:10Z"),
                        "pageViews" : 7,
                        "tags" : "fun",
                        "comments" : [
                                {
                                        "author" : "barbara",
                                        "text" : "this is interesting"
                                },
                                {
                                        "author" : "jenny",
                                        "text" : "i like to play pinball",
                                        "votes" : 10
                                }
                        ],
                        "other" : {
                                "bar" : 14
                        }
                },
                {
                        "_id" : ObjectId("4eeeb5fef09a7c9170df094b"),
                        "title" : "this is your title",
                        "author" : "dave",
                        "posted" : ISODate("2100-08-08T04:11:10Z"),
                        "pageViews" : 7,
                        "tags" : "nasty",
                        "comments" : [
                                {
                                        "author" : "barbara",
                                        "text" : "this is interesting"
                                },
                                {
                                        "author" : "jenny",
                                        "text" : "i like to play pinball",
                                        "votes" : 10
                                }
                        ],
                        "other" : {
                                "bar" : 14
                        }
                }
        ],
        "ok" : 1
}我們可以看到，原來的tags字段是一個包含兩個元素的數組，通過$unwind命令后，被拆分成兩條記錄，每一條記錄的tags字段是原來數組中的一個元素。

$group
$group命令比較好理解，功能就是按某一個key將key值相同的多條數據組織成一條。
比如我們使用下面命令再往article這個collection中寫入一條記錄，這時候我們就有兩條記錄了：

db.article.save( {
    title : "this is some other title" ,
    author : "jane" ,
    posted : new Date(978239834000) ,
    pageViews : 6 ,
    tags : [ "nasty" , "filthy" ] ,
    comments : [
        { author :"will" , text : "i don't like the color" } ,
        { author :"jenny" , text : "can i get that in green?" }
    ],
    other : { bar : 14 }
});我們可以先用上面的$unwind按tags將記錄拆成多條，然后再將記錄按tags字段重新組織，將同一個tag對應的所有author放在一個array中。只需要像下面這樣寫：

db.runCommand({ aggregate : "article", pipeline : [
    { $unwind : "$tags" },
    { $group : {
 _id : "$tags",
        count : { $sum : 1 },
 authors : { $addToSet : "$author" }
    }}
]});這時候你就能得到如下結果了

{
        "result" : [
                {
                        "_id" : "filthy",
                        "count" : 1,
                        "authors" : [
                                "jane"
                        ]
                },
                {
                        "_id" : "fun",
                        "count" : 1,
                        "authors" : [
                                "dave"
                        ]
                },
                {
                        "_id" : "nasty",
                        "count" : 2,
                        "authors" : [
                                "jane",
                                "dave"
                        ]
                }
        ],
        "ok" : 1
}上面是2.1版本將會推出的一些新的統計類命令的介紹，在易用性方面它們提供給我們很多便利，但是MongoDB MapReduce的最大硬傷，單個mongod中無法并行執行，貌似還是沒有解決。雖然其命令中采用了pipeline 的組織模式，但是貌似還是完全串行且分降段完成的。

服務器租用/服務器托管中國五強！虛擬主機域名注冊頂級提供商！15年品質保障！--億恩科技[ENKJ.COM]