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mongoDB的管道是個好東西，它可以將很多操作批處理實現，即將多個命令放入一個管道，然後去順序的執行它們，今天我要說的是，利用管道中的分組來實現實現中的ditinct+group的效果，即先對一個元素去重，然後即一個欄位進行分組，如你的userinfoID，它對應多個planID,而我們在planID在表中肯定是重複的，這時，我們需要統計userinfo對應多個種planID，這時問題就來了，尤於planID是重複的，所以分組的結果可能是錯誤的，它並不是真正意思上的（planID種類），正確的作法應該是先對planID去重複，然後再根據userinfoID去作分組，而這個在大多數的資料庫裡，是通過多重分組實現的，即選對userinfoID和planID進行分組，然後對結果進行userinfoID的分組，這種就把多於的planID去掉了。

具體作法：

//多分組(group+distinct)
db.M_User_Footprints.aggregate([
                 { $group: { _id: { UserInfoID: "$UserInfoID", ObjID: "$PlayVideo.ObjID" } } },
                 { $group: { _id: "$_id.UserInfoID", count: { $sum: 1 } } },
                 { $sort: { "_id": 1 } }
]);

注意，這裡的第二個分組用的是第一個分組的_id，所以加上了$_id，這表示使用上面group的資料來源來作為第二個分組的鍵。

而如果只是單個分組，就很容易實現了，也看一下程式碼

//單分組
db.M_User_Footprints.aggregate([
    { $group: { _id: "$UserInfoID", result: { $sum: 1 } } }
])

從上面兩段程式碼我們可以看到，分組鍵必須用_id，分組的結果名稱可以自己定義，{$sum:1}每次自加1。

下面使用map...reduce也可以實現分組的功能

db.runCommand({
    mapreduce: "M_User_Footprints",
    map: function Map() {
　      emit(
        { 
 
"UserInfoID": this.UserInfoID, "ObjID": this.PlayVideo.ObjID }
        ,
         { count: 1 }
        );
    },
    reduce: function Reduce(key, values) {
        total = 0;//定義一個變數total , values是一個數組
        for (var i in values) {
            total += values[i].count
        }

        return { "count": total };
    },
    finalize: function Finalize(key, reduced) {
        return reduced;
    },
    out: { inline: 1 }
});

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