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Update MongoDB_聚合.md

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heibaiying 2019-07-31 14:53:24 +08:00 committed by GitHub
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commit a97678afb5
No known key found for this signature in database
GPG Key ID: 4AEE18F83AFDEB23
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notes/MongoDB_聚合.md
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@ -333,7 +333,7 @@ db.employees.aggregate([
输出结果如下，为节省篇幅和突出重点，这里只显示部分内容，下文亦同。从输出中可以看到员工的职位信息都作为内嵌文档插入到指定的 emp_title 字段下，等价于执行了 left outer join 操作。 输出结果如下，为节省篇幅和突出重点，这里只显示部分内容，下文亦同。从输出中可以看到员工的职位信息都作为内嵌文档插入到指定的 emp_title 字段下，等价于执行了 left outer join 操作。
```shell ```text
{ {
"_id" : ObjectId("5d3ffaaa8ba16934ccce99a1"), "_id" : ObjectId("5d3ffaaa8ba16934ccce99a1"),
"emp_no" : 10001, "emp_no" : 10001,
@ -408,7 +408,7 @@ db.employees.aggregate([
此时输出如下，可以看到每个员工的 emps_title 字段都是相同的，都包含了所有员工的职位信息。因为查询中并没有指定任何字段进行关联，所以这种查询也被称为非相关查询。 此时输出如下，可以看到每个员工的 emps_title 字段都是相同的，都包含了所有员工的职位信息。因为查询中并没有指定任何字段进行关联，所以这种查询也被称为非相关查询。
```shell ```text
{ {
"_id" : ObjectId("5d3ffaaa8ba16934ccce99a1"), "_id" : ObjectId("5d3ffaaa8ba16934ccce99a1"),
"emp_no" : 10001, "emp_no" : 10001,
@ -578,7 +578,7 @@ db.employees.mapReduce(
对应的计算结果会被输出到 age_avg 集合中，其内容如下： 对应的计算结果会被输出到 age_avg 集合中，其内容如下：
```shell ```text
{ {
"_id" : "F", "_id" : "F",
"value" : 33 "value" : 33