mongodb求和的方法-创新互联
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mongodb求和的方法:
1、使用MapReduce求和
Map-Reduce是一种计算模型,简单的说就是将大批量的工作(数据)分解(MAP)执行,然后再将结果合并成最终结果(REDUCE)。
MongoDB提供的Map-Reduce非常灵活,对于大规模数据分析也相当实用。
以下是MapReduce的基本语法:
>db.collection.mapReduce( function() {emit(key,value);}, //map 函数 function(key,values) {return reduceFunction}, //reduce 函数 { out: collection, query: document, sort: document, limit: number } )
示例:
$db->command([ 'mapreduce' => 'orders', 'map' => 'function(){emit("money",this.money)}', 'reduce' => 'function(key, values){return Array.sum(values)}', 'query' => $map, 'out' => 'total_money' ]);
2、使用aggregate()方法
MongoDB中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等),并返回计算后的数据结果。有点类似sql语句中的 count(*)。
aggregate() 方法的基本语法格式如下所示:
>db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)
示例:
$collection->aggregate([ ['$match' => $map], ['$group' => [ '_id' => null, 'total_money' => ['$sum' => '$money'], 'total_money_usd' => ['$sum' => '$money_usd'] ]] ]);
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