这篇文章小编给大家分享两个在Mongodb数据库中求和的方法,如果有兴趣的小伙伴可以收藏本篇文章以便以后加深印象,也可以跟着小编一起边看边做,我们废话少说直接上干货!
文章插图
方法一,我们可以在mongodb中,使用MapReduce求和
Map-Reduce是一种计算模型,简单的说就是将大批量的工作(数据)分解(MAP)执行,然后再将结果合并成**终结果(REDUCE) 。
MongoDB提供的Map-Reduce非常灵活,对于大规模数据分析也相当实用 。
以下是MapReduce的基本语法:
>db.collection.mapReduce( function() {emit(key,value);}, //map 函数 function(key,values) {return reduceFunction}, //reduce 函数 { out: collection, query: document, sort: document, limit: number } )示例:
$db->command([ 'mapreduce' => 'orders', 'map' => 'function(){emit("money",this.money)}', 'reduce' => 'function(key, values){return Array.sum(values)}', 'query' => $map, 'out' => 'total_money' ]);方法二,我们也可以使用aggregate()方法
MongoDB中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等),并返回计算后的数据结果 。有点类似sql语句中的 count(*) 。
aggregate() 方法的基本语法格式如下所示:
>db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)示例:
$collection->aggregate([ ['$match' => $map], ['$group' => [ '_id' => null, 'total_money' => ['$sum' => '$money'], 'total_money_usd' => ['$sum' => '$money_usd'] ]] ]);【如何在Mongodb中求和?这两个方法轻松实现】以上就是小编给大家带来的在mongodb求和的两个方法,希望大家通过阅读小编的文章之后能够有所收获!如果大家觉得小编的文章不错的话,可以多多分享给有需要的人 。
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