Javascript 按字符串长度划分的mongodb组

你能帮我把这个SQL查询转换成MongoDB吗

SELECT CHAR_LENGTH(field), count(distinct field2), count(*) 
FROM table GROUP BY  CHAR_LENGTH(field)

提前谢谢

还没有：，所以尽管MongoDB知道长度，但目前它实际上无法给出它的长度

目前最好的方法是将strlen作为一个整数保存在另一个字段中，然后在该字段上分组。

还没有：，因此，即使MongoDB知道长度，但它目前实际上无法给出它

当前最好的方法是将strlen作为整数保存在另一个字段中，然后在该字段上分组。

是当前的方法，因为目前没有其他方法来计算字符串的长度，您需要JavaScript计算函数来完成此操作：

db.collection.mapReduce(
函数（）{
emit（this.field.length，{“field2”：[this.field2]，“count”：1}）；
},
功能（键、值）{
var reduced={“field2”：[]，“count”：0}；
values.forEach（函数（值）{
value.field2.forEach（函数（field2）{
if（减少的字段2.indexOf（字段2）=-1）
减少。字段2。推送（字段2）；
});
reduced.count+=value.count；
});
回报减少；
},
{
“最终确定”：功能（键、值）{
var输出={“field2count”：0，“count”：value.count}；
value.field2.forEach（函数（field2）{
output.field2count+=1
});
返回输出；
},
“out”：{“inline”：1}
}
)

因此，由于标准JavaScript函数可用，您可以在“字段”中获取字符串的长度，并将其作为分组键发出

为了获得其他“field2”上的“distinct”计数以及该分组中的总计数，“value”部分在“map”和“reduce”函数中的处理方式非常重要

这是人们在使用mapReduce时经常忽略的部分，因为“reducer”实际上可以多次调用。因此，例如，如果您发射100个或更多具有相同值的“键”，则“减速机”不一定一次处理所有键。它可能只调用其中的一些，应用reduce函数，然后将从“reduce”返回的文档“重新排队”，以便针对相同值的其他“键”或之前已“reduce”的其他“键”进行进一步迭代

这就是处理大数据的方式，reducer将继续这样做，直到同一个键只有一个值。这就是为什么“映射器”和“还原器”中发出的“值”的“签名”必须相同的原因

除了“累加”出现的“字符串长度”键外，“映射器”还通过检查数组中是否已经存在该值，将“field2”数组缩减为唯一的值

这就是“finalize”函数的作用。当文档减少后，“field2”值（当前为数组）将转换为其“lenght”，从而返回“distinct count”

这里有一个“length”函数可供聚合框架使用，这将是一个“不错”的选择，但由于目前没有该函数，因此这是使用mapReduce的地方。

是当前的方法，因为目前没有其他方法来计算字符串的长度，因此需要JavaScript计算函数：

db.collection.mapReduce(
函数（）{
emit（this.field.length，{“field2”：[this.field2]，“count”：1}）；
},
功能（键、值）{
var reduced={“field2”：[]，“count”：0}；
values.forEach（函数（值）{
value.field2.forEach（函数（field2）{
if（减少的字段2.indexOf（字段2）=-1）
减少。字段2。推送（字段2）；
});
reduced.count+=value.count；
});
回报减少；
},
{
“最终确定”：功能（键、值）{
var输出={“field2count”：0，“count”：value.count}；
value.field2.forEach（函数（field2）{
output.field2count+=1
});
返回输出；
},
“out”：{“inline”：1}
}
)

因此，由于标准JavaScript函数可用，您可以在“字段”中获取字符串的长度，并将其作为分组键发出

为了获得其他“field2”上的“distinct”计数以及该分组中的总计数，“value”部分在“map”和“reduce”函数中的处理方式非常重要

这是人们在使用mapReduce时经常忽略的部分，因为“reducer”实际上可以多次调用。因此，例如，如果您发射100个或更多具有相同值的“键”，则“减速机”不一定一次处理所有键。它可能只调用其中的一些，应用reduce函数，然后将从“reduce”返回的文档“重新排队”，以便针对相同值的其他“键”或之前已“reduce”的其他“键”进行进一步迭代

这就是处理大数据的方式，reducer将继续这样做，直到同一个键只有一个值。这就是为什么“映射器”和“还原器”中发出的“值”的“签名”必须相同的原因

除了“累加”出现的“字符串长度”键外，“映射器”还通过检查数组中是否已经存在该值，将“field2”数组缩减为唯一的值

这就是“finalize”函数的作用。当文档减少后，“field2”值（当前为数组）将转换为其“lenght”，从而返回“distinct count”

这里有一个可用于聚合框架的“length”函数是“不错”的，但由于目前没有，所以这里就是使用mapReduce的地方