除了基本的查询功能外，mongoDB还提供了聚合工具，从简单的计数到使用MapReduce进行复杂数据的分析等。
1.count
最简单的聚合工具就是count了，它返回document的数量
0
> db.foo.insert({ " x " : 1 })
> db.foo.count()
1
也可以传递一个查询条件，计算符合条件的结果个数
> db.foo.count()
2
> db.foo.count({ " x " : 1 })
1
2.distinct
distinct命令返回指定的key的所有不同的值。你必须指定一个collection和一个key。
假设我们的collection里的document是这样子的：
{ " name " : " Fred " , " age " : 35 }
{ " name " : " Susan " , " age " : 60 }
{ " name " : " Andy " , " age " : 35 }
那么返回的结果就是
{ " values " : [ 20 , 35 , 60 ], " ok " : 1 }
3.group
group提供了更加复杂的聚合功能，它跟SQL里边的group by很类似，你需要指定一个group by的key，mongoDB按照这个key的值把collection分成不同的组，经过聚合后每个组都产生一个结果document。
假设我们有一个站点用来跟踪股票价格，从上午10点到下午4点，每隔几分钟就会有最新的股票价格存储进数据库，作为报表程序的一部分，我们想找出过去30天的收盘价，使用group就可以很容易做到。
股票价格的collection里有成千上万条纪录，格式如下：
{ " day " : " 2010/10/04 " , " time " : " 10/4/2010 11:28:39 GMT-400 " , " price " : 4.27 }
{ " day " : " 2010/10/03 " , " time " : " 10/3/2010 05:00:23 GMT-400 " , " price " : 4.10 }
{ " day " : " 2010/10/06 " , " time " : " 10/6/2010 05:27:58 GMT-400 " , " price " : 4.30 }
{ " day " : " 2010/10/04 " , " time " : " 10/4/2010 08:34:50 GMT-400 " , " price " : 4.01 }
我们想要的是每天里边最后成交的那个价钱，结果应该是像下边这样
{ " time " : " 10/3/2010 05:00:23 GMT-400 " , " price " : 4.10 },
{ " time " : " 10/4/2010 11:28:39 GMT-400 " , " price " : 4.27 },
{ " time " : " 10/6/2010 05:27:58 GMT-400 " , " price " : 4.30 }
]
那么我们就应该按day分组，找到每组里时间戳最新的记录，把它放到结果集里
... " ns " : " stocks " ,
... " key " : " day " ,
... " initial " : { " time " : 0 },
... " $reduce " : function (doc, prev) {
... if (doc.time > prev.time) {
... prev.price = doc.price;
... prev.time = doc.time;
... }
... }}})
- "ns" : "stocks"
指定对哪个collection运行group命令 - "key" : "day"
指定按那个key进行分组 - "initial" : {"time" : 0}
累计器初始值，每个分组第一次调用reduce方法的时候传递给它的值，在一个分组里边，始终使用同一个累计器，对累计器的修改会被保持下来。 - "$reduce" : function(doc, prev) { ... }
collection里的每个document，都要对之调用reduce方法，传递两个参数给它，第一个是当前的document，第二个是累计器 document，累计器document就是到目前为止分组内的计算结果。（ps：不知道它为啥起个名字叫prev，使用total啊 accumulation之类的不是更容易理解些，我一眼看上去还以为是前一个document。）我们这个例子里，使用reduce方法来比较当前的 document和累计器document的时间，如果当前document的时间更靠后些的话，就是用当前document的值替换累计器 document的值。因为每个组都有各自的累计器，勿需担心日期的不同对累计器的影响。
先前我们说的是取最近30天的价格，我们可以加一个条件，满足条件的才会处理
... " ns " : " stocks " ,
... " key " : " day " ,
... " initial " : { " time " : 0 },
... " $reduce " : function (doc, prev) {
... if (doc.time > prev.time) {
... prev.price = doc.price;
... prev.time = doc.time;
... }},
... " condition " : { " day " : { " $gt " : " 2010/09/30 " }}
... }})
如果某些document没有day这个键的话，它们就会被归入到day：null这个组，你可以给condition加个条件"day" : {"$exists" : true}来排除这个组。
使用终结器（Finalizer）
终结器用于最小化从数据库到用户的数据，我们看一个博客的例子，每篇博客都有几个标签，我们想找出每天最流行的标签是什么。那么我们按照日期进行分组，对每个标签计数：
... " key " : { " tags " : true },
... " initial " : { " tags " : {}},
... " $reduce " : function (doc, prev) {
... for (i in doc.tags) {
... if (doc.tags[i] in prev.tags) {
... prev.tags[doc.tags[i]] ++ ;
... } else {
... prev.tags[doc.tags[i]] = 1 ;
... }
... }
... }})
返回的结果是下边这个样子
{ " day " : " 2010/01/12 " , " tags " : { " nosql " : 4 , " winter " : 10 , " sledding " : 2 }},
{ " day " : " 2010/01/13 " , " tags " : { " soda " : 5 , " php " : 2 }},
{ " day " : " 2010/01/14 " , " tags " : { " python " : 6 , " winter " : 4 , " nosql " : 15 }}
]
实际上我们需要的只是值最大的那个标签，并不需要将整个tags返回给客户端，这就是group命令里可选的键"finalize"存在的原因。 finalize指定一个函数，在结果返回给客户端之前，每个分组都会执行一次这个函数。我们使用finalize来去掉不需要的部分。
... " ns " : " posts " ,
... " key " : { " tags " : true },
... " initial " : { " tags " : {}},
... " $reduce " : function (doc, prev) {
... for (i in doc.tags) {
... if (doc.tags[i] in prev.tags) {
... prev.tags[doc.tags[i]] ++ ;
... } else {
... prev.tags[doc.tags[i]] = 1 ;
... }
... },
... " finalize " : function (prev) {
... var mostPopular = 0 ;
... for (i in prev.tags) {
... if (prev.tags[i] > mostPopular) {
... prev.tag = i;
... mostPopular = prev.tags[i];
... }
... }
... delete prev.tags
... }}})
使用函数作为分组key
有些情况下，你可能需要更复杂的分组规则，不是一个简单的key，那么你就可以用"$keyf"来定义一个分组函数。
... " $keyf " : function (x) { return x.category.toLowerCase(); },
... " initializer " : ... })
4.MapReduce
MapReduce可是聚合工具里的高级武器，其他工具能做的它能做，其他工具做不了的它也能做。MapReduce是一个在多个服务器间可以并行执行的聚合方法，它将问题分割成多个块，发送给不同的机器，让每个机器解决自己的部分，当所有的机器都完成之后，把所有的结果都合并起来。（ps：这说的貌似 MapReduce最原初的概念，感觉跟我们下边的内容关系不大）
MapReduce分两步完成，第一步是映射（Map），将document里的键值投射为一组其他的键值对，第二步是精简（Reduce），将投射出来的键值对按照键合并，每个键最后只有一个值。（ps：这是我的理解，书上写的太拗口）
使用MapReduce的代价是速度，group的速度就不咋地，MapReduce更慢，所以一般都是作为后台任务执行，完成之后对其结果collection进行查询。
例子1：找出collection里所有的key
使用MapReduce解决这个问题确实是杀鸡用牛刀，我们主要是看看MapReduce是如何工作的。MongoDB是无结构的，所以它不会跟踪 document里都有哪些key，我们在这个示例里对collection里的每个key的使用次数进行计数，不包括嵌入的document的key。
第一步，映射（Map）使用一个特殊的函数来返回值，这些值后边接下来处理，这个特殊函数就是emit。emit给MapReduce一个key和一个 value，我们这个例子里，我们将document的每个key投射为一个记录其出现次数的数量{count : 1}，因为我们要分别记录每个key的出现次数，所以就需要对每个key调用emit函数。
... for ( var key in this ) {
... emit(key, {count : 1 });
... }};
现在我们就有了很多的{count : 1}，每个都和collection里的一个key关联，相同key的这些{count : 1}构成一个数组被传递给reduce函数，reduce函数有两个参数，第一个是key，就是emit的第一个参数，第二个是数组，包含了被投射在这个 key上的所有{count : 1} 。
... total = 0 ;
... for ( var i in emits) {
... total += emits[i].count;
... }
... return { " count " : total};
... }
对来自映射阶段或者前边的reduce阶段的结果，reduce函数必须能够对其重复调用，所以reduce返回的document必须能够重新传递给reduce函数（作为第二个参数）。
MapReduce函数的调用结果如下：
{
" result " : " tmp.mr.mapreduce_1266787811_1 " ,
" timeMillis " : 12 ,
" counts " : {
" input " : 6
" emit " : 14
" output " : 5
},
" ok " : true
}
- "result" : "tmp.mr.mapreduce_1266787811_1"
存储MapReduce结果的collection的名字，这是个临时的collection，连接关闭后即被删除。我们可以指定一个好听点的名字，并将这个collection永久保存，稍后会讲到。 - "timeMillis" : 12
操作花费的时间，单位毫秒 - "counts" : { ... }
"input" : 6 传递给map函数的document数量
"emit" : 14 map函数中调用emit函数的次数
"output" : 5 结果集collection中document的数量
对结果集collection执行查询就可以看到所有的key和出现次数了
{ " _id " : " _id " , " value " : { " count " : 6 } }
{ " _id " : " a " , " value " : { " count " : 4 } }
{ " _id " : " b " , " value " : { " count " : 2 } }
{ " _id " : " x " , " value " : { " count " : 1 } }
{ " _id " : " y " , " value " : { " count " : 1 } }
例子2：对网页分类
假设我们有个网站，用户可以提交通向其他页面的链接，用户可以给链接添加一些标签标明这个链接和特定的主题关联，如"政治","极客”,"icanhascheezburger"等。（ps：icanhascheezburger是个网站，主题内容是些搞笑的猫咪图片，配些文字说明)我们可以用MapReduce找出那些主题是最近流行的。
首先，我们需要一个map函数，根据流行程度和最新程度将标签投射为一个值。
for ( var i in this .tags) {
var recency = 1 / (new Date() - this.date);
var score = recency * this .score;
emit( this .tags[i], { " urls " : [ this .url], " score " : score});
}
};
然后，我们将投射到每个标签的值精简为一个值
var total = {urls : [], score : 0 }
for ( var i in emits) {
emits[i].urls.forEach( function (url) {
total.urls.push(url);
}
total.score += emits[i].score;
}
return total;
};
这样，结果集里就包含了每个标签的一个url列表和一个标识其流行度的总得分。
ps:
我们和关系数据库比较一下更容易看到它的关键之处，关键之处就在于emit函数的第一个参数，sql中使用"group by 字段"进行分组，字段的每个不同值就是一个组，而MapReduce中是使用emit为每个字段不同值创建一个key和一个值的数组。简单说，sql的 group by用的是字段名，emit用的是字段的值。明显MapReduce更加灵活强大一些。
mongoDB和MapReduce
使用MapReduce命令，除了指定mapreduce,map,reduce这三个必须的键之外，还有很多其他的可选的键。
- "finalize" : function
终结器函数，接受reduce的输出 - "keeptemp" : boolean
连接关闭后是否保存临时结果集collection - "output" : string
输出collection的名字，使用此选项意味着keeptemp为true - "query" : document
查询条件，过滤传递给map函数的document - "sort" : document
发送给map函数前对document进行排序，经常是和limit联用 - "limit" : integer
发送给map函数的document的最大数量 - "scope" : document
在javascript代码中可以使用的变量 - "verbose" : boolean
是否输出更详细的服务器日志
使用scope
如果在MapReduce中使用客户端的值，那就必须使用scope选项了。你只需要传递给scope一个 变量名：值 格式的document就可以了，然后这个值在map,reduce以及finalize函数中就可以使用了。这个变量的值在各个函数中是只读的。
比如，刚才我们第二个例子中计算页面的最新性时使用的是1/(new Date() - this.date)，如果我们想不使用new Date()，而是把当前日期传递进来的话，就可以定义个叫now的变量
" scope " : {now : new Date()}})
然后在map函数里就可以用1/(now - this.date)了。