MongoDB本身有兩種整數(shù)類型，分別是：32位整數(shù)和64位整數(shù)，但舊版的PHP驅(qū)動不管操作系統(tǒng)是32位還是64位，把所有整數(shù)都當(dāng)做32位整數(shù)處理，結(jié)果導(dǎo)致64位整數(shù)被截斷。為了在盡可能保持兼容性的前提下解決這個問題，新版PHP驅(qū)動加入了mongo.native-long選項(xiàng)，以期在64位操作系統(tǒng)中把整數(shù)都當(dāng)做64位來處理，有興趣的可參考：64-bit integers in MongoDB。
那么PHP驅(qū)動真的完全解決了整數(shù)問題么？NO！在處理group操作的時候還有BUG：
為了說明問題，我們先來生成一些測試數(shù)據(jù)：
復(fù)制代碼代碼如下:
<?php
ini_set('mongo.native_long', 1);
$instance = new Mongo();
$instance = $instance->selectCollection('test', 'test');
for ($i = 0; $i < 10; $i++) {
$instance->insert(array(
'group_id' => rand(1, 5),
'count' => rand(1, 5),
));
}
?>
下面讓我們使用group操作，根據(jù)group_id分組，匯總計算count：
復(fù)制代碼代碼如下:
<?php
ini_set('mongo.native_long', 1);
$instance = new Mongo();
$instance = $instance->selectCollection('test', 'test');
$keys = array('group_id' => 1);
$initial = array('count' => 0);
$reduce = '
function(obj, prev) {
prev.count += obj.count;
}
';
$result = $instance->group($keys, $initial, $reduce);
var_dump($result);
?>
結(jié)果和預(yù)想的有出入，count沒有實(shí)現(xiàn)累加，而是變成了［object Object］，目前，如果必須使用group操作，那么有兩種方法可以緩解這個問題：
復(fù)制代碼代碼如下:
ini_set('mongo.native_long', 0);
$initial = array('count' => (float)0);
這兩種方法都是治標(biāo)不治本的權(quán)宜之計，既然當(dāng)前PHP驅(qū)動里group的實(shí)現(xiàn)有問題，那我們就繞開它，用其它的方式實(shí)現(xiàn)同樣的功能，這個方式就是MapReduce：
復(fù)制代碼代碼如下:
<?php
ini_set('mongo.native_long', 1);
$instance = new Mongo();
$instance = $instance->selectDB('test');
$map = '
function() {
emit(this.group_id, this.count);
}
';
$reduce = '
function(key, values) {
var sum = 0;
for (var index in values) {
sum += values[index];
}
return sum;
}
';
$result = $instance->command(array(
'mapreduce' => 'test',
'map' => $map,
'reduce' => $reduce
));
$result = iterator_to_array($instance->{$result['result']}->find());
var_dump($result);
?>
把大象放冰箱里需要三步，而使用MapReduce僅僅需要Map和Reduce兩步即可，這里有一個PDF文檔生動的說明了MySQL中GROUP BY和MongoDB中MapReduce的對應(yīng)關(guān)系：
此外，還有很多資料可供參考，如：MongoDB Aggregation III： Map-Reduce Basics。
說明：軟件版本為MongoDB（1.6.5），PECL Mongo（1.1.4）。不同版本結(jié)論可能不同。
