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MongoDB aggregate 运用篇个人总结

时间：2022-11-09 20:39 编辑：来源：阅读：
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摘要：MongoDB aggregate 运用篇个人总结

最近一直在用mongodb，有时候会需要用到统计，在网上查了一些资料，最适合用的就是用aggregate，以下介绍一下自己运用的心得。。 [b]MongoDB 聚合[/b] 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(*)。 [b]aggregate() 方法[/b] MongoDB中聚合的方法使用aggregate()。 [b]语法[/b] aggregate() 方法的基本语法格式如下所示： db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION) [b]实例[/b] 集合中的数据如下：

{
  _id: ObjectId(7df78ad8902c)
  title: 'MongoDB Overview', 
  description: 'MongoDB is no sql database',
  by_user: 'jb51.net',
  url: 'http://www.1sucai.cn',
  tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
  likes: 100
},
{
  _id: ObjectId(7df78ad8902d)
  title: 'NoSQL Overview', 
  description: 'No sql database is very fast',
  by_user: 'jb51.net',
  url: 'http://www.1sucai.cn',
  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" : "w3cschool.cc",
     "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"}}}])
$push	在结果文档中插入值到一个数组中。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$push: "$url"}}}])
$addToSet	在结果文档中插入值到一个数组中，但不创建副本。	db.mycol.aggregate([{$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"}}}])

[b]管道的概念[/b] 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。 $geoNear：输出接近某一地理位置的有序文档。 [b]管道操作符实例[/b] 1、$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。别人写过的我就不过多描述了，大家一搜能搜索到N多一样的，我写一下我的总结。 [b]基础知识[/b] 请大家自行查找更多，以下是关键文档。 [b]操作符介绍：[/b] $project：包含、排除、重命名和显示字段 $match：查询，需要同find()一样的参数 $limit：限制结果数量 $skip：忽略结果的数量 $sort：按照给定的字段排序结果 $group：按照给定表达式组合结果 $unwind：分割嵌入数组到自己顶层文件文档：[url=http://docs.mongodb.org/manual/reference/method/db.collection.aggregate/]MongoDB 官方aggregate说明[/url]。 [b]相关使用：[/b] db.collection.aggregate([array]); array可是是任何一个或多个操作符。 group和match的用法，使用过sqlserver，group的用法很好理解，根据指定列进行分组统计，可以统计分组的数量，也能统计分组中的和或者平均值等。 group之前的match，是对源数据进行查询，group之后的match是对group之后的数据进行筛选；同理，sort，skip，limit也是同样的原理；

 {_id:1,name:"a",status:1,num:1}
 {_id:2,name:"a",status:0,num:2}
 {_id:3,name:"b",status:1,num:3}
 {_id:4,name:"c",status:1,num:4}
 {_id:5,name:"d",status:1,num:5}

以下是示例： [b]应用一：统计name的数量和总数；[/b]

db.collection.aggregate([
　　{$group:{_id:"$name",count:{$sum:1},total:{$sum:"$num"}}
]);

应用二：统计status=1的name的数量；

db.collection.aggregate([
　　{$match:{status:1}},
　　{$group:{_id:"$name",count:{$sum:1}}}
]);

应用三：统计name的数量，并且数量为小于2的；

db.collection.aggregate([
　　{$group:{_id:"$name",count:{$sum:1}},
　　{$match:{count:{$lt:2}}}
]);

应用四：统计stauts=1的name的数量，并且数量为1的；

db.collection.aggregate([
　　{$match:{status:1}},
　　{$group:{_id:"$name",count:{$sum:1}}},
　　{$match:{count:1}}
]);

多列group，根据name和status进行多列

db.collection.aggregate([
　　{$group:{_id:{name:"$name",st:"$status"},count:{$sum:1}}}
]);

$project该操作符很简单，

db.collection.aggregate([
　　{$project:{name:1,status:1}}
]);

结果是，只有_id,name,status三个字段的表数据，相当于sql表达式 select _id,name,status from collection $unwind 这个操作符可以将一个数组的文档拆分为多条文档，在特殊条件下有用，本人暂没有进行过多的研究。以上基本就可以实现大部分统计了，group前条件，group后条件，是重点。

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