本篇文章探讨了大数据技术之MongoDB聚合介绍，希望阅读本篇文章以后大家有所收获，帮助大家对相关内容的理解更加深入。

聚合是处理数据记录和返回计算结果的操作。MongoDB提供了丰富的聚合操作集合，以对数据集检测和实施计算。在mongod实例上运行数据集合，简化了应用代码，限制了资源的使用。

像查询一样，在MongoDB中聚合操作使用文档的集合作为输入，以一个或多个文档的形式返回结果。

聚合方式

聚合管道

MongoDB 2.2引入了一个新的聚合框架，以数据处理管道为主题建模。文档进入多级管道，转换为一个聚合结果。

最基本管道级提供像查询操作的过滤，和文档转换以修改输出文档的形式。

其他管道操作通过指定一个或多个字段提供分组和排序文档的工具，以及聚合包含文档的数组的内容的工具。此外，管道级可以对任务使用像计算平均数或连接字符串的操作符。

在MongoDB中管道使用本地操作提供有效的数据聚合，是数据聚合的更好方式。

Map-Reduce

MongoDB也提供了map-reduce操作来实施聚合。通常，map-reduce操作有两个阶段：map阶段处理每个文档，对于每个输入文档输出一个或多个对象；reduce阶段组合map操作的输出。可选的，map-reduce可以有一个finalize级，以对结果做最后的修改。像其他聚合操作，map-reduce可以指定一个查询条件来查询输入文档以及排序和限制结果。

Map-reduce使用客户端JavaScript函数来实施map和reduce操作，以及可选的finalize操作。而客户端JavaScript相对聚合管道提供更大的伸缩性，通常，map-reduce更低效，比聚合管道更复杂。

注意：

从MongoDB 2.4开始，某些mongo shell功能和属性在map-reduce操作中不可访问。MongoDB 2.4也提供了在相同时间运行多个JavaScript操作的支持。在MongoDB 2.4之前，JavaScript代码以单线程执行，导致了map-reduce的并行问题。

单一目的聚合操作

对于大量的普通单一目的聚合操作，MongoDB提供了特定目的的数据库命令。这些普通的聚合操作是：返回匹配文档的记录数，返回一个字段的不通值，基于一个字段值分组数据。所有这些操作从一个单一集合聚合文档。而这些操作提供普通聚合处理的单一访问，它们缺乏聚合管道和map-reduce的伸缩性和扩展性。

额外的属性和行为

聚合管道和map-reduce都可以在分片集合上操作。Map-reduce操作也可以输出为分片集合。更多信息，可以查看《聚合管道和分片集合》和《Map-Reduce和分片集合》。

聚合管道可以使用索引来在某些级上提供性能。此外，聚合管道也有内部的优化方面。更多信息，可以查看《管道操作符和索引》和《聚合管道优化》。

对于聚合管道，map-reduce，和特定的分组功能的属性比较，可以查看《聚合命令比较》。

      本文由职坐标整理发布，学习更多的相关知识，请关注职坐标IT知识库！