mongo官網：http://www.mongodb.org/
工作中使用到Mongo，可是沒有系統的學習研究過Mongo，僅對工作過程中，在Mongo的使用過程中的一些知識點做一下記錄，并隨時補充，達到總結備忘的目的。
本篇主要終結記錄聚合和查詢。
mongodb數據恢復？
聚合（aggregation）
Count
db.view_view.count()
db.view_view.count({_id:"521842"})
mongodb聚合查詢？db.view_view.find().count()
db.view_view.find({_id:"521842"}).count()
Distinct
db.view_view.distinct("_id")
mongodb主從復制和副本集、db.view_view.distinct("view") view是個數組，會把每一個數組的元素都distinct一下
Group
db.invoke_stat.group({key:{ip:true},cond:{date:{$gte:ISODate("2014-07-09 16:00:00"),$lt:ISODate("2014-07-10 16:00:00")}},reduce:function(curr,result){result.count += curr.times;},initial:{count:0},finalize:function(result) {result.count = '$' + result.count}
});db.view_view.group({keyf:function(doc){return {view_num:doc.view.length}},reduce:function(curr,result){result.count += 1;result.id = curr._id;},initial:{count:0}
});關于以上兩個group的解釋：
mongodb findandmodify，key/keyf：要依照進行分組的列，key是直接選取表中的列，kef是一個函數，對列進行一些處理，函數結果要返回一個對象，比方{view_num:doc.view.length}，doc.view.length，是表中的數組列view的長度。
cond：是要過濾的查詢條件
reduce：處理函數
initial：返回列的初始值
finalize：對reduce的結果進行進一步處理，比方格式化
mongoclient？
MapReduce
db.invoke_stat.mapReduce(function(){var key = this.ip;emit(key,{r_times:this.times})},function(key,emits){total=0;for(var k in emits) {total+=emits[k].r_times;}return {r_times:total}},{out:'mr'}
)以上：r_times是我們定義的要返回的列的名稱，ip和times是表中的列，mr是我們要把MapReduce的計算結果存入名稱為mr的集合中。
mapReduce的原型為：function (map, reduce, optionsOrOutString)，以下詳細介紹一下函數的三個參數：
mongodb查詢集合的命令、map函數，它會遍歷集合中的每個文檔，this表示文檔，它使用emit方法將文檔按鍵分組，并返回須要統計的數據；
reduce函數，它將收集數據并統計，兩個參數分別為map函數返回的key值和數據數組；
optionsOrOutString參數為一個對象，定義了一些額外工作，比方上面的列子中使用out參數將統計結果放入到mr集合中，集合不存在則創建，存在了則覆蓋。
參數optionsOrOutString對象除了out鍵以外還有其他一些鍵：
mongodb刪除集合，finalize函數，同group的finalize完畢器一樣，能夠對reduce的結果做一些處理；
query文檔，在map函數前對文檔過濾；
sort文檔，在map函數前對文檔排序，必須先對排序的字段建立索引；
limit整數，在map函數前設定文檔數量；
scope文檔，js函數中用到的變量，client能夠通過scope傳遞一些值；
jsMode布爾，指定了map和reduce函數間傳遞的對象使用BSON格式還是javascript對象，默認值false，表示採用BSON格式，長處是中間的BSON數據會被存在硬盤上，所以傳遞的數據量能夠非常大，但會影響性能；採用javascript對象，性能較高，但僅僅能傳遞50萬個不同的key值；
verbos布爾，默認true，顯示具體的時間統計信息。
以上能夠看出MapReduce的強大，能夠非常輕松的實現不同的統計功能。
查詢（Query）
mongo查詢語法：
db.access_logs_140701.find({jxTime:{$gt:1407011300,$lt:1407011400},"curl.sku":"99978033"}).sort({jxTime:-1}).skip(1).limit(100)
db.invoke_stat.find({date:{$gte:ISODate("2014-07-09 10:00:00"),$lt:ISODate("2014-07-09 11:00:00")}})
db.view_view.find({view:{$size:10}}) 查詢數組長度為10的，當前Mongo不直接支持數據長度范圍查詢，比方查詢數據長度<10的，僅僅能MapReduce編程實現
