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MongoDB聚合(管道) 九

2019-06-18 23:09 260 查看

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(*)

语法:

db.collection.aggregate(AGGREGATE_OPERATION) //AGGREGATE_OPERATION是下面的表中的聚合表达式和管道结合的产物

下面表格是聚合表达式,实例中加上了管道 $group:用于分组统计,下面还有其他的管道

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”}}}])

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:

  • $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**:用于过滤数据,只输出符合条件的文档。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。

开始测试表格里的某些关键字

首先展示需要测试的数据

> db.runoob.find()
{ "_id" : ObjectId("5d07a4e01b2ae9ad6c6b07dd"), "name" : "李华", "sex" : "男", "age" : 18, "grade" : 75 }
{ "_id" : ObjectId("5d07a4e01b2ae9ad6c6b07de"), "name" : "王五", "sex" : "男", "age" : 19, "grade" : 80 }
{ "_id" : ObjectId("5d07a4e01b2ae9ad6c6b07df"), "name" : "王芳", "sex" : "女", "age" : 17, "grade" : 82 }
{ "_id" : ObjectId("5d07a4e01b2ae9ad6c6b07e0"), "name" : "孔强", "sex" : "男", "age" : 18, "grade" : 78 }

1、按性别分组,求人数的总和

> db.runoob.aggregate(
{$group:{
_id:"$sex",    //_id 是以什么根据来group(分组),看下面的结果就知道$sex的意义
num:{$sum:1}  //num是自己定义的字段名,用于解释后面大括号里的聚合表达式,
//1是代表每一条相加的数为1,而如果用$sex来表示就是每一条相加的数为他(它)的年龄了
}})
{ "_id" : "女", "num" : 1 }
{ "_id" : "男", "num" : 3 }

2、按性别分组,计算年龄和

>  db.runoob.aggregate(
{$group:{
_id:"$sex",
num:{$sum:"$age"}  //sum相加的单位是分组后每个文档年龄的相加
}})
{ "_id" : "女", "num" : 17 }
{ "_id" : "男", "num" : 55 }

3、多个聚合式实现复杂统计分析数据

因为MongoDB里有自己的统计分析的功能,而聚合式和管道的结合可以实现这些强大的统计分析,而且有的是很复杂的统计分析,在后端就可以不用计算,只需要用MongoDB来进行统计分析接收结果就行了,比如上面的,只有一个聚合式很多情况是满足不了的,所以肯定有多个,要不就浪费了这么强大的功能了

所以现在很多聚合式的写法会在外面加一个中括号,像下面这样

db.runoob.aggregate([     //在最外层的小括号内添加
{$group:{
_id:"$sex",
num:{$sum:"$age"}  //sum相加的单位是分组后每个文档年龄的相加
}}])

虽然上面只需要一个聚合式,但是为了统一,很多人也会写上这个中括号为了实现下面的统计分析

> db.runoob.aggregate([
{$group: {"_id": "$_id", count: {$sum: 1}}},
{$project: { "_id": "$_id", "count": 1}},
{$sort: {"count": -1}}
])

这就涉及到高级聚合统计分析,现在用不到,就先不涉及了

上面表格里的初步涉及的用法可以参考https://www.geek-share.com/detail/2733058040.html
如果想再深入一些请参考https://blog.csdn.net/daiyunxing0545/article/details/86485227

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