复制代码 代码如下:

    --在空集合中，count返回的数量为0。
    > db.test.count()
    0
    --测试插入一个文档后count的返回值。
    > db.test.insert({\"test\":1})
    > db.test.count()
    1
    > db.test.insert({\"test\":2})
    > db.test.count()
    2
    --count和find一样，也接受条件。从结果可以看出，只有符合条件的文档参与了计算。
    > db.test.count({\"test\":1})
    1

复制代码 代码如下:

    --为了便于后面的测试，先清空测试集合。
    > db.test.remove()
    > db.test.count()
    0
    --插入4条测试数据。请留意Age字段。
    > db.test.insert({\"name\":\"Ada\", \"age\":20})
    > db.test.insert({\"name\":\"Fred\", \"age\":35})
    > db.test.insert({\"name\":\"Andy\", \"age\":35})
    > db.test.insert({\"name\":\"Susan\", \"age\":60})
    --distinct命令必须指定集合名称，如test，以及需要区分的字段，如：age。
    --下面的命令将基于test集合中的age字段执行distinct命令。
    > db.runCommand({\"distinct\":\"test\", \"key\":\"age\"})
    {
            \"values\" : [
                    20,
                    35,
                    60
            ],
            \"stats\" : {
                    \"n\" : 4,
                    \"nscanned\" : 4,
                    \"nscannedObjects\" : 4,
                    \"timems\" : 0,
                    \"cursor\" : \"BasicCursor\"
            },
            \"ok\" : 1
    }   

复制代码 代码如下:

    --这里是准备的测试数据
    > db.test.remove()
    > db.test.insert({\"day\" : \"2012-08-20\", \"time\" : \"2012-08-20 03:20:40\", \"price\" : 4.23})
    > db.test.insert({\"day\" : \"2012-08-21\", \"time\" : \"2012-08-21 11:28:00\", \"price\" : 4.27})
    > db.test.insert({\"day\" : \"2012-08-20\", \"time\" : \"2012-08-20 05:00:00\", \"price\" : 4.10})
    > db.test.insert({\"day\" : \"2012-08-22\", \"time\" : \"2012-08-22 05:26:00\", \"price\" : 4.30})
    > db.test.insert({\"day\" : \"2012-08-21\", \"time\" : \"2012-08-21 08:34:00\", \"price\" : 4.01})
    --这里将用day作为group的分组键，然后取出time键值为最新时间戳的文档，同时也取出该文档的price键值。
    > db.test.group( {
    ... \"key\" : {\"day\":true},           --如果是多个字段，可以为{\"f1\":true,\"f2\":true}
    ... \"initial\" : {\"time\" : \"0\"},       --initial表示$reduce函数参数prev的初始值。每个组都有一份该初始值。
    ... \"$reduce\" : function(doc,prev) {  --reduce函数接受两个参数，doc表示正在迭代的当前文档，prev表示累加器文档。
    ...     if (doc.time > prev.time) {
    ...         prev.day = doc.day
    ...         prev.price = doc.price;
    ...         prev.time = doc.time;
    ...     }
    ... } } )
    [
        {
            \"day\" : \"2012-08-20\",
            \"time\" : \"2012-08-20 05:00:00\",
            \"price\" : 4.1
        },
        {
            \"day\" : \"2012-08-21\",
            \"time\" : \"2012-08-21 11:28:00\",
            \"price\" : 4.27
        },
        {
            \"day\" : \"2012-08-22\",
            \"time\" : \"2012-08-22 05:26:00\",
            \"price\" : 4.3
        }
    ]
    --下面的例子是统计每个分组内文档的数量。
    > db.test.group( {
    ... key: { day: true},
    ... initial: {count: 0},
    ... reduce: function(obj,prev){ prev.count++;},
    ... } )
    [
        {
            \"day\" : \"2012-08-20\",
            \"count\" : 2
        },
        {
            \"day\" : \"2012-08-21\",
            \"count\" : 2
        },
        {
            \"day\" : \"2012-08-22\",
            \"count\" : 1
        }
    ]
    --最后一个是通过完成器修改reduce结果的例子。
    > db.test.group( {
    ... key: { day: true},
    ... initial: {count: 0},
    ... reduce: function(obj,prev){ prev.count++;},
    ... finalize: function(out){ out.scaledCount = out.count * 10 } --在结果文档中新增一个键。
    ... } )
    [
        {
            \"day\" : \"2012-08-20\",
            \"count\" : 2,
            \"scaledCount\" : 20
        },
        {
            \"day\" : \"2012-08-21\",
            \"count\" : 2,
            \"scaledCount\" : 20
        },
        {
            \"day\" : \"2012-08-22\",
            \"count\" : 1,
            \"scaledCount\" : 10
        }   
    ]