// 准备测试数据 db.user.drop(); for(var i=10; i< 100; i++) { db.user.insert({ name:"user" + i, age : Math.floor(Math.random()*10)+ 20, sex : Math.floor(Math.random()*3)%2 ==0 ? 'M' : 'F', chinese : Math.floor(Math.random()*50)+50, math : Math.floor(Math.random()*50)+50, english : Math.floor(Math.random()*50)+50, class : "C" + i%5 }) } // group函数 // 按照class进行分组，显示每个class中的用户姓名和性别 db.user.group({ key: {"class": true}, initial: {"person": []}, reduce: function(cur, prev) { prev.person.push({name: cur.name, sex: cur.sex, age: cur.age}); } }); // 对age>25的用户，按照class进行分组，显示每个class中的用户姓名和性别，并统计每组的人数 db.user.group({ key: {"class": true}, initial: {"person": []}, reduce: function(doc, out){ out.person.push({name: doc.name, sex: doc.sex, age: doc.age}); }, finalize: function(out){ out.count = out.person.length; }, condition: {"age": {$gt: 25}} }) // 分组计算每个class中，chinese最大值和最小值 db.user.group({ key: {"class": true}, initial: {"chinese_min": 0, "chinese_max":0 }, reduce: function(doc, out){ out.chinese_min = doc.chinese; out.chinese_min = doc.chinese; out.chinese_min = Math.min(out.chinese_min, doc.chinese); out.chinese_max = Math.max(out.chinese_max, doc.chinese) }, }) // 利用分组，计算每个总成绩和成绩平均值 db.user.group({ key: {"_id" : true}, initial: {name:"", total: 0, avg: 0}, reduce: function(doc, out){ out.name = doc.name; out.total = doc.chinese + doc.math + doc.english; out.avg = Math.floor(out.total / 3); } })
group参数选项：
1.key： 这个就是分组的key
2.initial： 每组都分享一个初始化函数，特别注意：是每一组initial函数。
3.reduce： 这个函数的第一个参数是当前的文档对象，第二个参数是上一次function操作的累计对象。有多少个文档， $reduce就会调用多少次。
4.condition： 这个就是过滤条件。
5.finalize： 这是个函数，每一组文档执行完后，多会触发此方法。
【MongoDB学习笔记之分组（group）使用示例】相关文章：
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