下面是关于“浅析mongodb中group分组”完整攻略及示例说明。
mongodb中的group分组
在mongodb中，group指的是将一个集合中的文档按照指定的字段进行分组，然后对每组文档进行统计或者计算，以便得到更有用的信息。group操作通常用于数据分析的场景中。
group分组的语法
mongodb中的group分组语句如下：
db.collection.group(
{
key: ,
cond: <过滤条件>,
initial:<初始值>,
reduce:function(doc, prev){<计算代码>}
}
)
其中，各参数含义如下：
- key：指定要进行分组的字段。这个字段必须是集合中的有效字段。
- cond：过滤条件，用于筛选需要进行分组的文档。如果不需要对文档进行过滤，可以不传递这个参数，或者传递一个空对象{}。
- initial：指定结果集的初始值，可以是一个对象，也可以是一个函数。如果不需要初始值，可以传递空对象{}。
- reduce：指定对每组文档进行计算的函数。这个函数必须接受两个参数，第一个参数doc表示当前处理的文档，第二个参数prev表示上一次计算的结果。这个函数必须返回一个结果给prev。
group分组的实例
下面给出两个基本的group分组实例，以便更好的理解这个操作。
示例一：按照指定字段进行分组，然后计算每组文档的个数
db.inventory.group(
{
key:{ type: 1 },
initial: { count: 0 },
reduce: function(doc, prev){ prev.count++ }
}
)
在这个实例中，我们首先指定了要按照type字段进行分组，然后初始值为 { count: 0 }，表示计算每组文档的个数，reduce操作通过每一次给prev.count加1来实现计数的功能。
示例二：按照指定字段进行分组，并计算每组文档的平均值
db.orders.group(
{
key:{ cust_id: 1 },
initial: { sum: 0, count: 0 },
reduce: function(doc, prev){ prev.sum += doc.amount; prev.count++ }
}
)
在这个实例中，我们首先指定了要按照cust_id字段进行分组，然后初始值为 { sum: 0, count: 0 }，并且通过reduce操作对每组文档进行求和与计数。根据上面的定义，reduce函数有两个参数doc和prev。函数首次执行时，doc表示是当前组的第一个文档，prev表示初始值对象initial的值；对于后面的文档，doc表示组内其他文档，prev表示前一次调用reduce函数的返回值。
那么，这个实例中如何计算平均值呢？我们可以在group语句最外层添加一个计算平均值的代码：
db.orders.group(
{
key:{ cust_id: 1 },
initial: { sum: 0, count: 0 },
reduce: function(doc, prev){ prev.sum += doc.amount; prev.count++ }
}
).forEach(function(result){ result.average = result.sum / result.count; })
这个操作会将上面的结果集遍历一遍，并计算每组的平均值，结果将被添加到当前组的对象中。
以上是关于“浅析mongodb中group分组”的完整攻略，希望对你有所帮助。