MongoDB 聚合

MongoDB中聚合(aggregate)主要用于處理數據(諸如統計平均值,求和等)，并返回計算后的數據結果。有點類似sql語句中的 count(*)。

基本語法為：db.collection.aggregate( [ stage1>, stage2>, ... ] )

現在在mycol集合中有以下數據：

{ "_id" : 1, "name" : "tom", "sex" : "男", "score" : 100, "age" : 34 }
{ "_id" : 2, "name" : "jeke", "sex" : "男", "score" : 90, "age" : 24 }
{ "_id" : 3, "name" : "kite", "sex" : "女", "score" : 40, "age" : 36 }
{ "_id" : 4, "name" : "herry", "sex" : "男", "score" : 90, "age" : 56 }
{ "_id" : 5, "name" : "marry", "sex" : "女", "score" : 70, "age" : 18 }
{ "_id" : 6, "name" : "john", "sex" : "男", "score" : 100, "age" : 31 }

1、$sum計算總和。

　　Sql: select sex,count(*) frommycol group by sex

　　MongoDb: db.mycol.aggregate([{$group: {_id: '$sex', personCount: {$sum: 1}}}])

　　Sql: select sex,sum(score) totalScore frommycol group by sex

　　MongoDb: db.mycol.aggregate([{$group: {_id: '$sex', totalScore: {$sum: '$score'}}}])

2、$avg 計算平均值

　　Sql: select sex,avg(score) avgScore frommycol group by sex

　　Mongodb: db.mycol.aggregate([{$group: {_id: '$sex', avgScore: {$avg: '$score'}}}])

3、$max獲取集合中所有文檔對應值得最大值。

　　Sql: select sex,max(score) maxScore frommycol group by sex

　　Mongodb: db.mycol.aggregate([{$group: {_id: '$sex', maxScore: {$max: '$score'}}}])

4、$min 獲取集合中所有文檔對應值得最小值。

　　Sql: select sex,min(score) minScore frommycol group by sex

　　Mongodb: db.mycol.aggregate([{$group: {_id: '$sex', minScore: {$min: '$score'}}}])

5、$push 把文檔中某一列對應的所有數據插入值到一個數組中。

　　Mongodb: db.mycol.aggregate([{$group: {_id: '$sex', scores : {$push: '$score'}}}])

6、$addToSet把文檔中某一列對應的所有數據插入值到一個數組中,去掉重復的

　　db.mycol.aggregate([{$group: {_id: '$sex', scores : {$addToSet: '$score'}}}])

7、 $first根據資源文檔的排序獲取第一個文檔數據。

　　db.mycol.aggregate([{$group: {_id: '$sex', firstPerson : {$first: '$name'}}}])

8、 $last根據資源文檔的排序獲取最后一個文檔數據。

　　db.mycol.aggregate([{$group: {_id: '$sex', lastPerson : {$last: '$name'}}}])

9、全部統計null

　　db.mycol.aggregate([{$group:{_id:null,totalScore:{$push:'$score'}}}])

例子

　　現在在t2集合中有以下數據：

　　{ "country" : "china", "province" : "sh", "userid" : "a" }
　　{ "country" : "china", "province" : "sh", "userid" : "b" }
　　{ "country" : "china", "province" : "sh", "userid" : "a" }
　　{ "country" : "china", "province" : "sh", "userid" : "c" }
　　{ "country" : "china", "province" : "bj", "userid" : "da" }
　　{ "country" : "china", "province" : "bj", "userid" : "fa" }

　　需求是統計出每個country/province下的userid的數量（同一個userid只統計一次）

　　過程如下。

　　首先試著這樣來統計：

　　db.t2.aggregate([{$group:{"_id":{"country":"$country","prov":"$province"},"number":{$sum:1}}}])

　　結果是錯誤的：

　　原因是，這樣來統計不能區分userid相同的情況 （上面的數據中sh有兩個 userid = a)

　　為了解決這個問題，首先執行一個group，其id 是 country, province, userid三個field：

　　db.t2.aggregate([ { $group: {"_id": { "country" : "$country", "province": "$province" , "uid" : "$userid" } } } ])

　　可以看出，這步的目的是把相同的userid只剩下一個。

　　然后第二步，再第一步的結果之上再執行統計：

　　db.t2.aggregate([ 
　　{ $group: {"_id": { "country" : "$country", "province": "$province" , "uid" : "$userid" } } } , 
　　{ $group: {"_id": { "country" : "$_id.country", "province": "$_id.province" }, count : { $sum : 1 } } } 
　　])

　　這回就對了

　　加入一個$project操作符，把_id去掉

　　db.t2.aggregate([ { $group: {"_id": { "country" : "$country", "province": "$province" , "uid" : "$userid" } } } , 
　　{ $group: {"_id": { "country" : "$_id.country", "province": "$_id.province" }, count: { $sum : 1 } } }, 
　　{ $project : {"_id": 0, "country" : "$_id.country", "province" : "$_id.province", "count" : 1}} 
　　])

　　最終結果如下：

管道的概念

管道在Unix和Linux中一般用于將當前命令的輸出結果作為下一個命令的參數。

MongoDB的聚合管道將MongoDB文檔在一個管道處理完畢后將結果傳遞給下一個管道處理。管道操作是可以重復的。

表達式：處理輸入文檔并輸出。表達式是無狀態的，只能用于計算當前聚合管道的文檔，不能處理其它的文檔。

這里我們介紹一下聚合框架中常用的幾個操作：

• $project：修改輸入文檔的結構。可以用來重命名、增加或刪除域，也可以用于創建計算結果以及嵌套文檔。
• match：用于過濾數據，只輸出符合條件的文檔。match使用MongoDB的標準查詢操作。
• $limit：用來限制MongoDB聚合管道返回的文檔數。
• $skip：在聚合管道中跳過指定數量的文檔，并返回余下的文檔。
• $unwind：將文檔中的某一個數組類型字段拆分成多條，每條包含數組中的一個值。
• $group：將集合中的文檔分組，可用于統計結果。
• $sort：將輸入文檔排序后輸出。
• $geoNear：輸出接近某一地理位置的有序文檔。

1、$project實例

　　db.mycol.aggregate({$project:{name : 1, score : 1}})

　　這樣的話結果中就只還有_id,name和score三個字段了，默認情況下_id字段是被包含的，如果要想不包含_id話可以這樣:

　　db.mycol.aggregate({$project:{_id : 0, name : 1, score : 1}})

2、$match實例

　　$match用于獲取分數大于30小于并且小于100的記錄，然后將符合條件的記錄送到下一階段$group管道操作符進行處理

　　db.mycol.aggregate([{$match :{score: {$gt: 30, $lt: 100}}},{$group:{_id:'$sex',count:{$sum:1}}}])　

總結

到此這篇關于MongoDB聚合group的文章就介紹到這了,更多相關 MongoDB聚合group內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！