在Mongodb的查询中,有类似于SQL中group by功能的group函数.两者的功能有些类似,但是区别也是比较明显的.

对于SQL来说,group by的作用就是安装依据列来将数据表中的记录分成一个个的组,而查询结果中,只能Select出来Group BY中含有的列,或者使用了聚合函数(sum,count,avg,max,min)的其它列.并且只能在数值类型上的列上使用聚合函数.

但是,在Mongodb中,我们可以在结果中显示既非Group by中的列,又没有使用聚合函数的列.这样,我们就能得到一个组内的更加详细的信息.而在SQL中要做到这点,需借助子查询等其它复杂的手段才能做到.

Mongodb的group函数,更像是一个定义好了各个中间步骤的模板方法,使用者以函数或者其他形式来参与中间的各个步骤.首先,key属性用来指定分组的依据列.至于列名后面的true/false参数,有介绍说是用来决定是否展示每个分组的依据列的列名的.但是,在我目前使用的版本上,是没有任何区别的,一般就设置为true.之后,就是开始执行的各个步骤.

1. initial.初始化分组用的累加器.如果我们在结果中需要分组依赖列之外的列,那么可以把这些列放入分组的累加器中.所谓累加器,可以是一个对象或者数组.每一个分组会有一个累加器对象.
2. $reduce.当一条记录被添加到一个分组中时被调用.回调函数的形式是function(cur,perv).其中,cur是当前记录的对象,perv是上一次$reduce函数执行时分组文档对象.
   • 这个函数是添加附加信息的关键函数.分组文档对象,包含了一个分组的所有信息,我们在initial中声明的累加器,就是该对象的一个属性,我们可以对该对象添加任何的属性,该对象的所有属性都会被作为结果显示出来.
   • 由于每个分组都有一个文档对象,可以很方便地在文档对象中记录该分组的详细信息.记录的信息都存储在cur对象上(该对象是数据行的映射,含有各个数据列的值).
3. finalize.当一个分组被处理完毕时被调用.回调函数的形式是function(doc).参数doc就是该分组的文档对象.如果我们需要做统计分组的记录count之类的信息,可以写在该函数内.

现在,使用MS SQL和Mongodb的实际gourp操作来说明两者的区别.

首先,在MS SQL和Mongodb中创建相同的表(表名为person),并插入相同的数据.

• 现在,我们要求按照性别分组.
1. 在SQL中
2. 在Mongodb中
• 接着,需要知道每个分组中的人的数目.
  1. 在SQL中. 
  2. 在Mongodb中
• 把分组中每个人的Name查询出来,在SQL中,需要借助其他的手段,这里只演示Mongodb中的做法.
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• 同时记录分组内的人数,和组内人的Name.有两种方式可以实现.
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