MongoDB文档的存储格式是BSON，一种类JSON的二进制形式的存储格式。如果熟悉JSON格式，将非常有助于MongoDB的入门学习，不过和JSON一样， BSON结构灵活，组织形式多样，在提供了强大的数据表达能力的同时，要实现类似数据SQL那样的方便查询却变成了一件非常不容易的事。

        针对这个问题，集算器SPL语言内置了丰富的接口，能够极大地方便用户使用Mongodb。 下面就用合并内嵌子文档结构的例子来举例说明。

Collection C1的部分数据如下：

{

"_id" :   ObjectId("55014006e4b0333c9531043e"),，

"acls" : {

"append" : {

"users" :   [ObjectId("54f5bfb0336a15084785c393") ],

"groups" : [ ]

},

"edit" : {

"groups" : [ ],

"users" : [

ObjectId("54f5bfb0336a15084785c392")

]

},

"fullControl" : {

"users" : [ ],

"groups" : [ ]

},

"read" : {

"users" : [  ObjectId("54f5bfb0336a15084785c392"), 

ObjectId("54f5bfb0336a15084785c398")],

"groups" : [ ]

}

},

name: "ABC"

}

{

"_id" :   ObjectId("55014006e4b0333c9531043f"),

"acls" : {

"append" : {

"users" : [ObjectId("54f5bfb0336a15084785c365")   ],

"groups" : [ ]

},

"edit" : {

"groups" : [ ],

"users" : [

ObjectId("54f5bfb0336a15084785c392")

]

},

"fullControl" : {

"users" : [ ],

"groups" : [ ]

},

"read" : {

"users" : [ObjectId("54f5bfb0336a15084785c392"), 

ObjectId("54f5bfb0336a15084785c370")],

"groups" : [ ]

}

},

name: "ABC"

}

      要求按name分组，每组数据是相同的name对应的子文档中的users字段，且数据不能重复。最后的计算结果类似下面这样：

{

result : [

{

_id: "ABC",

readUsers : [

ObjectId("54f5bfb0336a15084785c393"),

ObjectId("54f5bfb0336a15084785c392"),

ObjectId("54f5bfb0336a15084785c398"),

ObjectId("54f5bfb0336a15084785c365"),

ObjectId("54f5bfb0336a15084785c370")

]

}

]

}

      使用集算器SPL的代码如下：

AB

1=mongo_open("mongodb://localhost:27017/local?user=test&password=test")

2=mongo_shell(A1,"c1.find(,{_id:0};{name:1})")

3for A2;name=A3.(acls.read.users|acls.append.users|acls.edit.users|acls.fullControl.users)

4=B3.new(A3.name:_id,B3.union().id():readUsers)

5=@|B4.group@1(~._id,~.readUsers)

6=mongo_close(A1)

      A1:连接MongoDB，连接字格式为mongo://ip:port/db?arg=value&…

      A2: 使用find函数从MongoDB中取数并排序，形成游标：collectoin是c1，过滤条件是空，取出_id之外的所有字段，并按name排序。

      A3: 循环从游标读数，每次取name字段相同的一组文档。A3循环的作用范围是缩进的B3到B5，在这个作用范围内可以用A3来引用循环变量。

      B3:取出本组文档的所有users字段，如下：

      B4:合并本组各文档的users。

      B5:将B4去除重复记录后不断地追加到B5中，其中group@1实现去重处理。B5如下：

      B5就是本案例的计算目标。如果计算结果太多导致内存放不下，可以在B5中用函数export@j将B4转为json串，不断地追加到文本文件中。

      A6:关闭mongodb。

      MongoDB丰富灵活的存储结构轻量化、高效性，让人印象深刻，而集算器能与它天然融合，提高使用效率，扩展了应用空间。