MongoDB聚合有什么用处?如何使用?
Admin 2021-05-06 群英技术资讯 546 次浏览
这篇文章主要给大家分享MongoDB聚合的用处以及操作,小编觉得是比较挺实用的,因此分享给大家做个参考,感兴趣的朋友就继续往下看吧。
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}}}])
以上就是关于MongoDB聚合group的介绍,希望对大家学习有帮助,想要了解更多MongoDB聚合的内容大家可以继续关注其他文章。
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