MongoDB聚合group的操作指南

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MongoDB 聚合

MongoDB中聚合(aggregate)主要用於處理數據(諸如統計平均值,求和等)，並返回計算後的數據結果。有點類似sql語句中的 count(*)。

基本語法為：db.collection.aggregate( [ <stage1>, <stage2>, ... ] )

現在在mycol集合中有以下數據：

{ “_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計算總和。

　　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 計算平均值

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

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

3、$max獲取集合中所有文檔對應值得最大值。

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

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

4、$min 獲取集合中所有文檔對應值得最小值。

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

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

5、$push 把文檔中某一列對應的所有數據插入值到一個數組中。

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

6、$addToSet把文檔中某一列對應的所有數據插入值到一個數組中,去掉重復的

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

7、 $first根據資源文檔的排序獲取第一個文檔數據。

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

8、 $last根據資源文檔的排序獲取最後一個文檔數據。

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

9、全部統計null

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

例子

　　現在在t2集合中有以下數據：

　　{ “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” }

　　需求是統計出每個country/province下的userid的數量（同一個userid隻統計一次）

　　過程如下。

　　首先試著這樣來統計：

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

　　結果是錯誤的：

　　原因是，這樣來統計不能區分userid相同的情況 （上面的數據中sh有兩個 userid = a)

　　為瞭解決這個問題，首先執行一個group，其id 是 country, province, userid三個field：

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

　　可以看出，這步的目的是把相同的userid隻剩下一個。

　　然後第二步，再第一步的結果之上再執行統計：

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

　　這回就對瞭

　　加入一個$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}} 
　　])

　　最終結果如下：

管道的概念

管道在Unix和Linux中一般用於將當前命令的輸出結果作為下一個命令的參數。

MongoDB的聚合管道將MongoDB文檔在一個管道處理完畢後將結果傳遞給下一個管道處理。管道操作是可以重復的。

表達式：處理輸入文檔並輸出。表達式是無狀態的，隻能用於計算當前聚合管道的文檔，不能處理其它的文檔。

這裡我們介紹一下聚合框架中常用的幾個操作：

  • $project：修改輸入文檔的結構。可以用來重命名、增加或刪除域，也可以用於創建計算結果以及嵌套文檔。
  • match：用於過濾數據，隻輸出符合條件的文檔。match使用MongoDB的標準查詢操作。
  • $limit：用來限制MongoDB聚合管道返回的文檔數。
  • $skip：在聚合管道中跳過指定數量的文檔，並返回餘下的文檔。
  • $unwind：將文檔中的某一個數組類型字段拆分成多條，每條包含數組中的一個值。
  • $group：將集合中的文檔分組，可用於統計結果。
  • $sort：將輸入文檔排序後輸出。
  • $geoNear：輸出接近某一地理位置的有序文檔。

1、$project實例

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

　　這樣的話結果中就隻還有_id,name和score三個字段瞭，默認情況下_id字段是被包含的，如果要想不包含_id話可以這樣:

　　db.mycol.aggregate({$project:{_id : 0, name : 1, score : 1}})

2、$match實例

　　$match用於獲取分數大於30小於並且小於100的記錄，然後將符合條件的記錄送到下一階段$group管道操作符進行處理

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

總結

到此這篇關於MongoDB聚合group的文章就介紹到這瞭,更多相關 MongoDB聚合group內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet！

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