一.MongoDB中的Count函数、Distinct函数以及分组
准备工作，插入一个班级的文档
> for(var i=0;i<10;i++){
... db.Classes.insert({ClassName:"Class"+i,_id:i});
... }
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.Classes.find()
{ "_id" : 0, "ClassName" : "Class0" }
{ "_id" : 1, "ClassName" : "Class1" }
{ "_id" : 2, "ClassName" : "Class2" }
{ "_id" : 3, "ClassName" : "Class3" }
{ "_id" : 4, "ClassName" : "Class4" }
{ "_id" : 5, "ClassName" : "Class5" }
{ "_id" : 6, "ClassName" : "Class6" }
{ "_id" : 7, "ClassName" : "Class7" }
{ "_id" : 8, "ClassName" : "Class8" }
{ "_id" : 9, "ClassName" : "Class9" }
>1.count函数
如上面，如果要统计班级的数目，可以使用count函数进行统计
> db.Classes.find().count()
10
>
2.Distinct函数
修改一下Classes文档，添加一条重复的数据
> db.Classes.insert({_id:10,ClassName:"Class9"})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.Classes.find()
{ "_id" : 0, "ClassName" : "Class0" }
{ "_id" : 1, "ClassName" : "Class1" }
{ "_id" : 2, "ClassName" : "Class2" }
{ "_id" : 3, "ClassName" : "Class3" }
{ "_id" : 4, "ClassName" : "Class4" }
{ "_id" : 5, "ClassName" : "Class5" }
{ "_id" : 6, "ClassName" : "Class6" }
{ "_id" : 7, "ClassName" : "Class7" }
{ "_id" : 8, "ClassName" : "Class8" }
{ "_id" : 9, "ClassName" : "Class9" }
{ "_id" : 10, "ClassName" : "Class9" }
现在我想查询所有ClassName，去掉重复的，可以执行下面的操作。
> db.runCommand({distinct:"Classes",key:"ClassName"}).values
[
"Class0",
"Class1",
"Class2",
"Class3",
"Class4",
"Class5",
"Class6",
"Class7",
"Class8",
"Class9"
]
>去重语法 db.runCommand({distinct:"数据集合名字",key:"需要去重的键"}).values
3.Group分组操作（比较复杂）
语法:
db.runCommand({group:{
ns:集合名字,
Key:分组的键对象,
Initial:初始化累加器,
$reduce:组分解器,
Condition:条件,
Finalize:组完成器
}})
1）.key：用来分组文档的字段。和keyf两者必须有一个
2）.keyf：可以接受一个javascript函数。用来动态的确定分组文档的字段。和key两者必须有一个
3）.initial：reduce中使用变量的初始化
4）.reduce：执行的reduce函数。函数需要返回值。
5）.cond：执行过滤的条件。
6）.finallize：在reduce执行完成，结果集返回之前对结果集最终执行的函数。可选的。
具体的使用可以参考手册：http://mongodb-documentation.readthedocs.org/en/latest/reference/command/group.html
分组首先会按照key进行分组,每组的 每一个文档全要执行$reduce的方法,他接收2个参数一个是组内本条记录,一个是累加器数据.
新建一个persons集合，插入一下数据
var persons = [{
name:"Tom",
age:25,
country:"USA"
},
{
name:"Jack",
age:25,
country:"USA"
},
{
name:"Lucy",
age:26,
country:"USA"
},
{
name:"DaChengzi",
age:27,
country:"China"
},
{
name:"Xiaojuz",
age:26,
country:"China"
},
{
name:"DaPingguo",
age:27,
country:"China"
},
{
name:"XiaoBoluo",
age:27,
country:"China"
},
{
name:"Bangzi1",
age:26,
country:"Korea"
},
{
name:"LiShishi",
age:27,
country:"Korea"
},
{
name:"Rain",
age:21,
country:"Korea"
},
{
name:"CangJingkong",
age:30,
country:"Japan"
}]
for(var i = 0;i<persons.length;i++){
db.persons.insert(persons[i])
}插入完成后，查看一下：
现在我有一个需求，想要找到每个国家当中年纪最大的人，并且年纪不大于30岁，输出他们的名字
思路：①先按照国家进行分组
②找到每个国家中年纪最小的
③判断年纪是不是小于30
编写查询：
db.runCommand({group:{
ns:"persons",
key:{"country":true},
initial:{age:0},
$reduce:function(doc,prev){
if(doc.age>prev.age){
prev.age=doc.age;
prev.name = doc.name;
prev.country = doc.country;
}
},
condition:{age:{$lt:30}}
}})
运行结果：
{
"retval" : [
{
"country" : "USA",
"age" : 26,
"name" : "Lucy"
},
{
"country" : "China",
"age" : 27,
"name" : "DaChengzi"
},
{
"country" : "Korea",
"age" : 27,
"name" : "LiShishi"
}
],
"count" : 10,
"keys" : 3,
"ok" : 1
}
Finallize的使用，如果觉得返回的东西太过单调，可以使用finalize进行再次的修改
例如：
db.runCommand({group:{
ns:"persons",
key:{"country":true},
initial:{age:0},
$reduce:function(doc,prev){
if(doc.age>prev.age){
prev.age=doc.age;
prev.name = doc.name;
prev.country = doc.country;
}
},
finalize:function(prev){
prev.age = "Age is" +prev.age;
prev.name = "Name is " + prev.name;
prev.country = "Country is " + prev.country;
},
condition:{age:{$lt:30}}
}})加上上面之后，查询的结果如下：
{
"retval" : [
{
"country" : "Country is USA",
"age" : "Age is26",
"name" : "Name is Lucy"
},
{
"country" : "Country is China",
"age" : "Age is27",
"name" : "Name is DaChengzi"
},
{
"country" : "Country is Korea",
"age" : "Age is27",
"name" : "Name is LiShishi"
}
],
"count" : 10,
"keys" : 3,
"ok" : 1
}可以看到每一项数据前面，都加上了说明文字，所以说finialize是可以对分完组之后的数据在做一次修改的。
二.命令执行器（db.runCommand（））
1.之前我们遇到删除集合，一般使用的方法是.集合名.drop（）
使用命令执行器：
db.runCommand({drop:"集合"})
2.查找MongoDB为我们提供的命令
①在shell中执行：db.listCommands()
②访问网址http://127.0.0.1:28017/_commands
3.常用命令
略
三.固定集合（Capped Collection）
1.解释：就是固定size的集合呗。
2.特点：性能出色的有着固定大小的集合，以LRU（Least Recently Used最近最少使用）规则和插入顺序进行age-out（老化移出）处理，自动维护集合中对象的插入顺序，在创建时需要预先指定大小。如果空间用完，新添加的对象将会取代集合中最旧的对象永远保持最新的数据
总结就是以下：
①固定集合默认是没有索引的就算是_id也是没有索引的
②由于不需分配新的空间他的插入速度是非常快的
③固定集合的顺是确定的导致查询速度是非常快的
④最适合的是应用就是日志管理
3.使用
①创建一个固定集合
创建一个新的固定集合要求大小是100个字节,可以存储文档10个
> db.createCollection("myCapped",{size:100,capped:true,max:10})
{ "ok" : 1 }
>
②把一个普通集合转成固定集合
> db.runCommand({convertToCapped:"Classes",size:100000})
{ "ok" : 1 }
>③插入数据
文档最大为10个，那么当插入11条数据的时候，会出现什么情况呢，根据之前的概念，应该是吧第一条数据踢出去，然后加入最后一条
> for(var i = 0; i<11;i++){
... db.myCapped.insert({name:"name"+i,_id:i})
... }
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.myCapped.find()
{ "_id" : 1, "name" : "name1" }
{ "_id" : 2, "name" : "name2" }
{ "_id" : 3, "name" : "name3" }
{ "_id" : 4, "name" : "name4" }
{ "_id" : 5, "name" : "name5" }
{ "_id" : 6, "name" : "name6" }
{ "_id" : 7, "name" : "name7" }
{ "_id" : 8, "name" : "name8" }
{ "_id" : 9, "name" : "name9" }
{ "_id" : 10, "name" : "name10" }
>
> db.myCapped.insert({name:"name11",_id:11})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.myCapped.find()
{ "_id" : 2, "name" : "name2" }
{ "_id" : 3, "name" : "name3" }
{ "_id" : 4, "name" : "name4" }
{ "_id" : 5, "name" : "name5" }
{ "_id" : 6, "name" : "name6" }
{ "_id" : 7, "name" : "name7" }
{ "_id" : 8, "name" : "name8" }
{ "_id" : 9, "name" : "name9" }
{ "_id" : 10, "name" : "name10" }
{ "_id" : 11, "name" : "name11" }
>④删除数据
> db.myCapped.remove({_id:11})
WriteResult({
"nRemoved" : 0,
"writeError" : {
"code" : 10101,
"errmsg" : "cannot remove from a capped collection: mongoDBTest.myCapped"
}
})
>如上例，固定集合是不能进行数据删除的。
综上：固定集合有点像一个队列，先进先出，大小不变。
