开心档-软件开发入门之MongoDB 聚合

时间：2023-02-06 19:58:57

  

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MongoDB 聚合

MongoDB 中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值，求和等)，并返回计算后的数据结果。

有点类似 SQL 语句中的 count(*)。

​​aggregate() 方法​​

MongoDB中聚合的方法使用aggregate()。

​​语法​​

aggregate() 方法的基本语法格式如下所示：

>db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)

​​实例​​

集合中的数据如下：

{
   _id: ObjectId(7df78ad8902c)
   title: 'MongoDB Overview', 
   description: 'MongoDB is no sql database',
   by_user: 'kxdang.com',
   url: 'http://www.kxdang.com/topic/',
   tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
   likes: 100
},
{
   _id: ObjectId(7df78ad8902d)
   title: 'NoSQL Overview', 
   description: 'No sql database is very fast',
   by_user: 'kxdang.com',
   url: 'http://www.kxdang.com/topic/',
   tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
   likes: 10
},
{
   _id: ObjectId(7df78ad8902e)
   title: 'Neo4j Overview', 
   description: 'Neo4j is no sql database',
   by_user: 'Neo4j',
   url: 'http://www.neo4j.com',
   tags: ['neo4j', 'database', 'NoSQL'],
   likes: 750
},

现在我们通过以上集合计算每个作者所写的文章数，使用aggregate()计算结果如下：

> db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : 1}}}])
{
   "result" : [
      {
         "_id" : "kxdang.com",
         "num_tutorial" : 2
      },
      {
         "_id" : "Neo4j",
         "num_tutorial" : 1
      }
   ],
   "ok" : 1
}
>

以上实例类似sql语句：

select by_user, count(*) from mycol group by by_user

在上面的例子中，我们通过字段 by_user 字段对数据进行分组，并计算 by_user 字段相同值的总和。

下表展示了一些聚合的表达式:

表达式

描述

实例

$sum

计算总和。

db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : "$likes"}}}])

$avg

计算平均值

db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$avg : "$likes"}}}])

$min

获取集合中所有文档对应值得最小值。

db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$min : "$likes"}}}])

$max

获取集合中所有文档对应值得最大值。

db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$max : "$likes"}}}])

$push

将值加入一个数组中，不会判断是否有重复的值。

db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$push: "$url"}}}])

$addToSet

将值加入一个数组中，会判断是否有重复的值，若相同的值在数组中已经存在了，则不加入。

db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$addToSet : "$url"}}}])

$first

根据资源文档的排序获取第一个文档数据。

db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", first_url : {$first : "$url"}}}])

$last

根据资源文档的排序获取最后一个文档数据

db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", last_url : {$last : "$url"}}}])

​​管道的概念​​

管道在Unix和Linux中一般用于将当前命令的输出结果作为下一个命令的参数。

MongoDB的聚合管道将MongoDB文档在一个管道处理完毕后将结果传递给下一个管道处理。管道操作是可以重复的。

表达式：处理输入文档并输出。表达式是无状态的，只能用于计算当前聚合管道的文档，不能处理其它的文档。

这里我们介绍一下聚合框架中常用的几个操作：

  • $project：修改输入文档的结构。可以用来重命名、增加或删除域，也可以用于创建计算结果以及嵌套文档。
  • $match：用于过滤数据，只输出符合条件的文档。$match使用MongoDB的标准查询操作。
  • $limit：用来限制MongoDB聚合管道返回的文档数。
  • $skip：在聚合管道中跳过指定数量的文档，并返回余下的文档。
  • $unwind：将文档中的某一个数组类型字段拆分成多条，每条包含数组中的一个值。
  • $group：将集合中的文档分组，可用于统计结果。
  • $sort：将输入文档排序后输出。
  • $geoNear：输出接近某一地理位置的有序文档。

​​管道操作符实例​​

1、$project实例

db.article.aggregate(
    { $project : {
        title : 1 ,
        author : 1 ,
    }}
 );

这样的话结果中就只还有_id,tilte和author三个字段了，默认情况下_id字段是被包含的，如果要想不包含_id话可以这样:

db.article.aggregate(
    { $project : {
        _id : 0 ,
        title : 1 ,
        author : 1
    }});

2.$match实例

db.articles.aggregate( [
                        { $match : { score : { $gt : 70, $lte : 90 } } },
                        { $group: { _id: null, count: { $sum: 1 } } }
                       ] );

$match用于获取分数大于70小于或等于90记录，然后将符合条件的记录送到下一阶段$group管道操作符进行处理。

3.$skip实例

db.article.aggregate(
    { $skip : 5 });

经过$skip管道操作符处理后，前五个文档被"过滤"掉。

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