IBM Cloudant聚合查询
IBM Cloudant是一种分布式数据库，可以在云环境中存储和处理大规模数据。它支持聚合查询，使用MapReduce函数来生成不同数据视图的结果。
以下是几种Cloudant中常见的聚合查询：
1. MapReduce：
- 表结构和数据示例：
假设有一个带有姓名和年龄字段的文档集合，如下所示：
{
"_id": "1",
"name": "John",
"age": 25
},
{
"_id": "2",
"name": "Alice",
"age": 30
},
{
"_id": "3",
"name": "Bob",
"age": 27
}
- 查询示例：
编写Map函数和Reduce函数来计算不同年龄段的人数。
// Map函数
function (doc) {
emit(doc.age, 1);
}
// Reduce函数
function (keys, values, rereduce) {
return sum(values);
}
执行查询后，将会返回一个按不同年龄段进行分组的结果，例如：
{
"25": 1,
"27": 1,
"30": 1
}
2. Mango查询:
Cloudant还支持Mango查询语言，它提供了一种类似于SQL的结构化查询语法，用于查询和筛选文档集合。Mango查询支持各种聚合函数，如$sum、$avg、$max、$min等。
- 表结构和数据示例：与上面的示例相同。
- 查询示例：计算所有人的平均年龄。
// Mango查询
{
"selector": {
"age": {
"$gt": 0
}
},
"fields": ["name", "age"],
"aggregator": [
{"$group": {
"_id": null,
"averageAge": {"$avg": "$age"}
}}
]
}
执行查询后，将会返回一个包含平均年龄的结果，例如：
{
"docs": [
{
"averageAge": 27.333333333333332,
"_id": null
}
],
"bookmark": "g1AAA...",
"execution_stats": {
...
}
}
3. Cloudant Query：
Cloudant Query是使用JavaScript编写查询的一种简化方法。它提供了灵活的查询语法，并且可以使用MapReduce进行查询优化。
- 表结构和数据示例：与上面的示例相同。
- 查询示例：计算不同年龄段的人数。
// Cloudant Query
{
"selector": {
"age": {
"$gt": 0
}
},
"fields": ["age"],
"reduce": "_count",
"group": "age"
}
执行查询后，将会返回一个按不同年龄段进行分组的结果，例如：
{
"rows": [
{
"key": 25,
"value": 1
},
{
"key": 27,
"value": 1
},
{
"key": 30,
"value": 1
}
],
"total_rows": 3,
"bookmark": "g1AAA...",
"execution_stats": {
...
}
}
以上是一些IBM Cloudant中支持的聚合查询的示例。根据具体的业务需求，可以使用不同的查询语言来执行聚合操作。
