MongoDB聚合group MongoDB聚合group的操作指南

时间:2021-04-08 shaomine 人气:5

想了解MongoDB聚合group的操作指南的相关内容吗，shaomine在本文为您仔细讲解 MongoDB聚合group的相关知识和一些Code实例，欢迎阅读和指正，我们先划重点：mongodb聚合操作,mongodb聚合管道,mongodb聚合函数，下面大家一起来学习吧。

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(*)。

基本语法为：db.collection.aggregate( [ <stage1>, <stage2>, ... ] )

现在在mycol集合中有以下数据：

{ "_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计算总和。

　　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 计算平均值

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

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

3、$max获取集合中所有文档对应值得最大值。

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

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

4、$min 获取集合中所有文档对应值得最小值。

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

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

5、$push 把文档中某一列对应的所有数据插入值到一个数组中。

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

6、$addToSet把文档中某一列对应的所有数据插入值到一个数组中,去掉重复的

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

7、 $first根据资源文档的排序获取第一个文档数据。

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

8、 $last根据资源文档的排序获取最后一个文档数据。

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

9、全部统计null

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

例子

　　现在在t2集合中有以下数据：

　　{ "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" }

　　需求是统计出每个country/province下的userid的数量（同一个userid只统计一次）

　　过程如下。

　　首先试着这样来统计：

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

　　结果是错误的：

　　原因是，这样来统计不能区分userid相同的情况（上面的数据中sh有两个 userid = a)

　　为了解决这个问题，首先执行一个group，其id 是 country, province, userid三个field：

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

　　可以看出，这步的目的是把相同的userid只剩下一个。

　　然后第二步，再第一步的结果之上再执行统计：

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

　　这回就对了

　　加入一个$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}} 
　　])

　　最终结果如下：