在MongoDB的入门教程的聚集和光标操作介绍

今天与大家分享mondb更有趣的知识，包括：聚集、光标。

1：聚合

常见的聚合操作与SQL Server相同，包括计数、区分、组、MapReduce。

计数

算是最简单的，最简单，最常用的聚合器，它的使用是完全一样的使用我们的C #伯爵。
不同的

这个操作相信大家也很熟悉，谁是指定的，谁也不能重复，直接在地图上。
组

这有一点复杂在mondb做组行动，但人们都很熟悉SQL Server组

可以看到，事实上，集团运作基本上形成一个K-V模型，类似于C #，好的词典，这种思维，

让我们看看如何使用组。

下面的例子是按年龄执行组操作，值是相应年龄的名称。

这是分组的关键，我们是来分组的。

初始化：每个组共享一个初始化函数，特别注意每个组，如这个年龄= 20的值列表，共享一个。

初始函数，年龄= 22也共享初始函数。

函数的第一个参数是当前文档对象，第二个参数是最后一个函数操作的累积对象，第一次。

{个人：{ } }始。多少文件，有多少次的减少将给美元。
有一种感觉，我们可以通过年龄看到相应的姓名人员，但有时我们可能有以下要求：

（1）想过滤掉一些年龄超过25的人员。

（2）有时人数组中有太多的人，我想添加一个计数属性来标记它。

对于上述需求，在组中做是好的，因为组有这两个可选参数：条件和终结。

条件：这是过滤条件。

完成：这是一个函数，当执行每一组文档时，它会触发更多的方法，然后将计数添加到每个集合中。
MapReduce

这是聚合函数中最复杂的一个，但是它越复杂，它就越复杂，它就越灵活。

MapReduce实际上是一种用于分布式计算的编程模型，其中有一个map函数和一个减函数。

（1）地图：

这称为映射函数，它调用发出（键，值），集合根据您指定的键映射组。

减少：

这称为简化函数，map分组后的数据将被分组。注意，减少（key，value）中的键是相同的。

钥匙发出，价值是集发射（值）后发出的分组，这里是很多{计数的阵列：1 }）。

（3）MapReduce：

这是最后一次执行的函数，参数是map，减少，还有一些可选参数：
从图表中我们可以看到以下信息：

结果：商店的集合名；

输入的文档数量：传递给文档。

发出：调用此函数的次数。

减少：这个函数被调用的次数。

输出：返回文档结尾处的文档数。

最后，让我们来看看案例中的集合集合的名字。
二：光标

在mondb光标是在C #我们所说的延迟有点相似，如：

var list = db.person.find（）；

针对这样的操作，列表实际上并没有亲自得到文档，但肯定了查询结构，当我们需要时它会被传递。

为立即或下一次加载，然后让光标逐行读取。在我们完成枚举之后，光标被销毁，然后我们通过列表获得它。

结果发现没有返回数据。
当然，我们的查询结构也可以使复杂的点，如分页、排序可以添加。

VaR单= db.person.find（）。排序（{的名字

这样的查询构造可以在需要执行的时候执行，大大提高了不必要的开销。