Question

如何实现mongodb中的sum汇总操作？

Answer 1

首先在本地机器上安装并设置MongoDB服务。
从Mongo网站上下载MongoDB，解压到本地目录，比如C:>Mongo
在上一个文件夹内创建数据目录。比如：C:\Mongo\Data
如果数据文件存放在其他地方，那么在用mongod.exe命令启动MongoDB时，需要在命令行加参数—-dbpath
启动服务
MongoDB提供了两种方式：mongod.exe以后台进程启动；mongo.exe启动命令行界面，可做管理操作。这两个可执行文件都位于Mongo\bin目录下；
进入Mongo安装目录的bin目录下，比如：C:> cd Mongo\bin
有两种启动方式，如下：
mongod.exe –dbpath C:\Mongo\data

或者
mongod.exe –config mongodb.config

mongodb.config是Mongo\bin目录下的配置文件，需要在此配置文件中指定数据目录（比如，dbpath= C:\Mongo\Data）的位置。
连接到MongoDB，到这一步，mongo后台服务已经启动，可以通过http://localhost:27017查看。 MongoDB启动运行后，我们接下来看它的聚合函数。
实现聚合函数
在关系数据库中，我们可以在数值型字段上执行包含预定义聚合函数的SQL语句，比如，SUM()、COUNT()、MAX()和MIN()。但是在MongoDB中，需要通过MapReduce功能来实现聚合以及批处理，它跟SQL里用来实现聚合的GROUP BY从句比较类似。下一节将描述关系数据库中SQL方式实现的聚合和相应的通过MongoDB提供的MapReduce实现的聚合。
为了讨论这个主题，我们考虑如下所示的Sales表，它以MongoDB中的反范式形式呈现。
Sales表

#

列名

数据类型

1

OrderId

INTEGER

2

OrderDate

STRING

3

Quantity

INTEGER

4

SalesAmt

DOUBLE

5

Profit

DOUBLE

6

CustomerName

STRING

7

City

STRING

8

State

STRING

9

ZipCode

STRING

10

Region

STRING

11

ProductId

INTEGER

12

ProductCategory

STRING

13

ProductSubCategory

STRING

14

ProductName

STRING

15

ShipDate

STRING

基于SQL和MapReduce的实现
我们提供了一个查询的样例集，这些查询使用聚合函数、过滤条件和分组从句，及其等效的MapReduce实现，即MongoDB实现SQL中GROUP BY的等效方式。在MongoDB存储的文档上执行聚合操作非常有用，这种方式的一个限制是聚合函数（比如，SUM、AVG、MIN、MAX）需要通过mapper和reducer函数来定制化实现。
MongoDB没有原生态的用户自定义函数（UDFs）支持。但是它允许使用db.system.js.save命令来创建并保存JavaScript函数，JavaScript函数可以在MapReduce中复用。下表是一些常用的聚合函数的实现。稍后，我们会讨论这些函数在MapReduce任务中的使用。
聚合函数
Javascript 函数

SUM
db.system.js.save( { _id : "Sum" ,
value : function(key,values)
{
var total = 0;
for(var i = 0; i < values.length; i++)
total += values[i];
return total;
}});

AVERAGE
db.system.js.save( { _id : "Avg" ,
value : function(key,values)
{
var total = Sum(key,values);
var mean = total/values.length;
return mean;
}});

MAX
db.system.js.save( { _id : "Max" ,
value : function(key,values)
{
var maxValue=values[0];
for(var i=1;i

MIN
db.system.js.save( { _id : "Min" ,
value : function(key,values)
{
var minValue=values[0];
for(var i=1;i

VARIANCE
db.system.js.save( { _id : "Variance" ,
value : function(key,values)
{
var squared_Diff = 0;
var mean = Avg(key,values);
for(var i = 0; i < values.length; i++)
{
var deviation = values[i] - mean;
squared_Diff += deviation * deviation;
}
var variance = squared_Diff/(values.length);
return variance;
}});

STD DEVIATION
db.system.js.save( { _id : "Standard_Deviation"
, value : function(key,values)
{
var variance = Variance(key,values);
return Math.sqrt(variance);
}});

SQL和MapReduce脚本在四种不同的用例场景中实现聚合函数的代码片段如下表所示。
1.各地区的平均订单量
下面的查询是用来获取不同地区的平均订单量。

SQL Query

MapReduce Functions

SELECT
db.sales.runCommand(
{
mapreduce : "sales" ,

City,
State,
Region,
map:function()
{ // emit function handles the group by
emit( {
// Key
city:this.City,
state:this.State,
region:this.Region},
// Values
this.Quantity);
},

AVG(Quantity)
reduce:function(key,values)
{
var result = Avg(key, values);
return result;
}

FROM sales

GROUP BY City, State, Region
// Group By is handled by the emit(keys, values)
line in the map() function above

out : { inline : 1 } });

2.产品的分类销售总额
下面的查询是用来获取产品的分类销售额，根据产品类别的层级分组。在下面例子中，不同的产品类别作为个体维度，它们也可以被称为更复杂的基于层次的维度。

SQL 查询

MapReduce 函数

SELECT
db.sales.runCommand(
{
mapreduce : "sales" ,

ProductCategory, ProductSubCategory, ProductName,
map:function()
{
emit(
// Key
{key0:this.ProductCategory,
key1:this.ProductSubCategory,
key2:this.ProductName},
// Values
this.SalesAmt);
},

SUM(SalesAmt)
reduce:function(key,values)
{
var result = Sum(key, values);
return result;
}

FROM sales

GROUP BY ProductCategory, ProductSubCategory, ProductName
// Group By is handled by the emit(keys, values)
line in the map() function above

out : { inline : 1 } });

3. 一种产品的最大利润
下面的查询是用来获取一个给定产品基于过滤条件的最大利润。

SQL查询

MapReduce 函数

SELECT
db.sales.runCommand(
{
mapreduce : "sales" ,

ProductId, ProductName,
map:function()
{
if(this.ProductId==1)
emit( {
key0:this.ProductId,
key1:this.ProductName},
this.Profit);
},

MAX(SalesAmt)
reduce:function(key,values)
{
var maxValue=Max(key,values);
return maxValue;
}

FROM sales

WHERE ProductId=’1’
// WHERE condition implementation is provided in
map() function

GROUP BY ProductId, ProductName
// Group By is handled by the emit(keys, values)
line in the map() function above

out : { inline : 1 } });

4. 总量、总销售额、平均利润
这个场景的需求是计算订单的总数、总销售额和平均利润，订单ID在1到10之间，发货时间在2011年的1月1日到12月31日之间。下面的查询是用来执行多个聚合，比如，在指定年份以及指定的不同区域和产品类别范围里订单的总数、总销售额和平均利润。

SQL 查询

MapReduce 函数

SELECT
db.sales.runCommand(
{ mapreduce : "sales" ,

Region,
ProductCategory,
ProductId,
map:function()
{
emit( {
// Keys
region:this.Region,
productCategory:this.ProductCategory,
productid:this.ProductId},

// Values
{quantSum:this.Quantity,
salesSum:this.SalesAmt,
avgProfit:this.Profit} );
}

Sum(Quantity),
Sum(Sales),
Avg(Profit)
reduce:function(key,values)
{
var result=
{quantSum:0,salesSum:0,avgProfit:0};
var count = 0;
values.forEach(function(value)
{
// Calculation of Sum(Quantity)
result.quantSum += values[i].quantSum;
// Calculation of Sum(Sales)
result.salesSum += values[i].salesSum;
result.avgProfit += values[i].avgProfit;
count++;
}
// Calculation of Avg(Profit)
result.avgProfit = result.avgProfit / count;
return result;
},

FROM Sales

WHERE

Orderid between 1 and 10 AND
Shipdate BETWEEN ‘01/01/2011’ and
‘12/31/2011’
query : {
"OrderId" : { "$gt" : 1 },
"OrderId" : { "$lt" : 10 },
"ShipDate" : { "$gt" : "01/01/2011" },
"ShipDate" : { "$lt" : "31/12/2011" },
},

GROUP BY
Region, ProductCategory, ProductId
// Group By is handled by the emit(keys, values)
line in the map() function above

LIMIT 3;
limit : 3,

out : { inline : 1 } });

既然我们已经看了在不同业务场景下的聚合函数的代码示例，接下来我们准备来测试这些函数。
测试聚合函数
MongoDB的MapReduce功能通过数据库命令来调用。Map和Reduce函数在前面章节里已经使用JavaScript实现。下面是执行MapReduce函数的语法。
db.runCommand(

{ mapreduce : <collection>,

map : <mapfunction>,

reduce : <reducefunction>

[, query : <query filter object>]

[, sort : <sorts the input objects using this key. Useful for
optimization, like sorting by the emit key for fewer reduces>]

[, limit : <number of objects to return from collection>]

[, out : <see output options below>]

[, keeptemp: <true|false>]

[, finalize : <finalizefunction>]

[, scope : <object where fields go into javascript global scope >]

[, jsMode : true]

[, verbose : true]

}

)

Where the Output Options include:

{ replace : "collectionName" }

{ merge : "collectionName"

{ reduce : "collectionName" }

{ inline : 1}

Answer 2

mongodb中聚合函数完成sum的功能。
/**
* select sum(pop) total from zipsController
*/
exports.sumDemoAsync = function (opts) {
var results = {error_code: -1, error_msg: "error"};
var pipeline = [
{
$group: {
_id: null,
total: {$sum: "$pop"}
}
}
];

return opts.dbs.csdb.collection("zipsController").aggregateAsync(pipeline)
.timeout(opts.configs.timeoutnormal)