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MongoDB聚合group MongoDB聚合group的操作指南

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:

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:

1、$project实例

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

  这样的话结果中就只还有_id,name和score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.mycol.aggregate({$project:{_id : 0, name : 1, score : 1}})

2、$match实例

  $match用于获取分数大于30小于并且小于100的记录,然后将符合条件的记录送到下一阶段$group管道操作符进行处理

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

总结

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