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mongodb求和的方法-创新互联

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这篇文章将为大家详细讲解有关mongodb求和的方法,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

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']
    ]]
]);

关于mongodb求和的方法就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。


网页标题:mongodb求和的方法-创新互联
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