方法一 aggergate:
aggregate是mongo管道方法，使用管道运行百万以上数据需要注意:
- batchsize （如果长时间连接mongo会导致游标丢失错误，这个参数是每次读取数量，可以设置为固顶置，不断返回数据，游标不会丢失）
- allowDiskUse（是允许最大占用最大内存，设置为True，不会报内存不够的错误）
- 上面这两个参数需要用=号键值对的方式设置，不能用：字典的形式
- pipline
- 用bulk_wirte进行去重，bulk的两个参数也需要设置
- 用python的迭代器去运行
4、pipline里的参数;
db.school.aggregate(
[
{$match:{time:{$gt:1513612800}}},
{$group:{_id:{insituteName:"$institute",class:"$name"},count:{$sum:1}}},
{$sort:{count:-1}},
{$limit:10}]
)
注：
1. $match 表示查询条件
2. $group 表示分组，_id固定写法，
如果按照多个字段分组，则字段必须都在_id对象中，可以取别名，例如上面示例，输出结果为：
{ "_id" : { "insituteName" : "数学系",class: "一班"}, "count" : 200 }
{ "_id" : { "insituteName" : "英语系",class: "二班" }, "count" : 201 }
如果按照一个字段分组，则可以写为{$group:{_id:"$institute",count:{$sum:1}}},此时，查询结果为：
{ "_id" : "数学系", "count" : 1000 }
{ "_id" : "英语系", "count" : 800 }
若没有分组字段，则{$group:{_id:null,count:{$sum:1}}}
3. $sort 排序，1——正序，-1——倒序
4. $limit 限制输出数据条数
5. count:{$sum:1}，1表示统计查询结果数量，如果想统计time字段和则使用 count:{$sum:"$time"}。
聚合函数有：min，max，sum，avg
6. $project 表示选择显示的字段，1——显示，0——不显示，如下示例：
db.school.aggregate([{$project:{insituteName:1,"time:1,_id:0}},{$match:{"time:{$gt:1513612800}}},{$sort:{"time:-1}},{$limit:10}])
输出：
{ "insituteName" : "数学系", "time" : 1521392371 }
{ "name" : "英语系", "time" : 1521392370 }
7. $skip在跳过指定数量的文档，并返回余下的文档,例如，下面跳过前5条文档，显示第6到第10条：
db.school.aggregate([{$project:{time:1,name:1,_id:0}},{$match:{time:{$gt:1513612800}}},{$group:{_id:{className:"$name"},count:{$sum:1}}},{$sort:{count:-1}},{$limit:10},{$skip:5}]
注释：
$project先筛选出所有文档的time和name两个字段，
$match然后筛选出时间大于1513612800的文档，
$group按照name字段分组，重命名为className，
$sum统计服务条件的文档数量，
$sort按照数量count字段倒序排序，
$limit限制一共输出前10条文档；
$skip跳过前5条文档，输出第6到第10条文档。
参考：
https://blog.csdn.net/liuxiaoxiaosmile/article/details/79666391
5和6、python的迭代器，如果数据量过大，bulk_write也会报错，那么需要用python的iter去运行
示例：
map_id = map(lambda doc: doc['dups'][1:], infoall_quali.aggregate(
pipeline=pipeline,
batchSize=200,
allowDiskUse=True
))
list_id = [item for sublist in map_id for item in sublist]
alist = iter(list_id)
anum = 1
count = 1000
len_resultlist = len(list_id)
print('Please wait for Copy database {}'.format(len_resultlist))
while True:
if (anum - 1) * count >= len_resultlist:
break
blist = islice(alist, 0, count)
result = infoall_quali.bulk_write(list(map(lambda _id: DeleteOne({'_id': _id}), [x for x in blist])),
ordered=False,
bypass_document_validation=True
).bulk_api_result
print(anum,result, datetime.datetime.now())
anum += 1
myclient.close()
方法二、mapreduce：
MongoDB中的MapReduce主要有以下几阶段：
-
Map：把一个操作Map到集合中的每一个文档
-
Shuffle: 根据Key分组对文档，并且为每个不同的Key生成一系列(>=1个)的值表(List of values)。
-
Reduce: 处理值表中的元素，直到值表中只有一个元素。然后将值表返回到Shuffle过程，循环处理，直到每个Key只对应一个值表，并且此值表中只有一个元素，这就是MR的结果。
-
Finalize：此步骤不是必须的。在得到MR最终结果后，再进行一些数据“修剪”性质的处理。