7.2MongoDB之聚合

7.2MongoDB之聚合

• 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。

• 类似 SQL 语句中的 count(*)。

aggregate()方法

语法：

db.getCollection().aggregate(AGGREGATE_OPERATION)

使用Java往MongoDB集合中加入数据：

package mongodbtest;
​
import com.mongodb.MongoClient;
import com.mongodb.client.MongoCollection;
import com.mongodb.client.MongoDatabase;
import org.bson.Document;
​
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
​
/**
 * 1、利用Java连接MongoDB
 * 2、连接数据库practice
 * 3、创建集合：practiceindex
 * 4、向集合中插入10w条记录
 * 5、创建索引
 * 6、利用索引查询
 * @since JDK 1.8
 * @date 2021/7/1
 * @author Lucifer
 */
public class MongoDBTestNo1 {
​
    /*定义连接需要用到的属性*/
    private static String MONGO_HOST = "localhost";
    private static Integer MONGO_PORT = 27017;
    private static final String MONGO_DB_NAME = "practice";
    private static final String GATHER_NAME = "practiceaggregate";
​
    public static String getMongoHost() {
        return MONGO_HOST;
    }
​
    public static Integer getMongoPort() {
        return MONGO_PORT;
    }
​
    public static void setMongoHost(String mongoHost) {
        MONGO_HOST = mongoHost;
    }
​
    public static void setMongoPort(Integer mongoPort) {
        MONGO_PORT = mongoPort;
    }
​
    /**
     * 访问MongoDB服务，连接到指定的数据库
     * @param mongo_host
     * @param mongo_port
     * @return
     */
    public static MongoDatabase connection(String mongo_host, Integer mongo_port){
​
        //使用MongoClient类创建Mongo连接服务
        MongoClient mongoClient = new MongoClient(mongo_host,mongo_port);
​
        //使用服务引用连接到数据库
        MongoDatabase mongoDatabase = mongoClient.getDatabase(MONGO_DB_NAME);
        System.out.println("Connect to database successfully!!!");
​
        //返回Mongodatabase对象
        return mongoDatabase;
​
    }
​
    /**
     * 创建集合
     * @return
     */
    public static MongoDatabase createCollection(String gather_name){
​
        //访问到指定的域名和端口
        MongoDatabase mongoDatabase = connection(MONGO_HOST, MONGO_PORT); //创建一个connection方法的引用--->为了使用connection方法的返回对象
​
        //使用mongoDatabase类创建集合
        mongoDatabase.createCollection(gather_name);
        System.out.println("Create collection successfully！！！");
​
        //结束方法
        return mongoDatabase;
​
    }
​
    /**
     * 选择集合获取集合信息
     * @return
     */
    public static MongoCollection<Document> getCollection(){
​
        //创建Mongodatabase引用
        MongoDatabase mongoDatabase = createCollection(GATHER_NAME); //创建一个getCollection方法的引用--->为了使用getCollection方法的返回对象
​
​
        //使用返回值类型获取集合名称
        MongoCollection<Document> collection = mongoDatabase.getCollection(GATHER_NAME);
        System.out.println("Choose collection successfully!!!");
​
        //返回集合对象
        return collection;
​
    }
​
    /**
     * 插入内容方法
     */
    public static void insertMany(){
​
        //创建文档List
        List<Document> documents = new ArrayList<Document>();
​
        //新建文档对象，创建编辑文档内容
        Document document1 = new Document("title","MongoDB Overview").
                append("description","MongoDB is no sql database").
                append("by_user","JunkingBoy").
                append("tags","['mongodb', 'database', 'NoSQL']").
                append("likes","100");
        Document document2 = new Document("title","NoSQL Overview").
                append("description","No sql database is very fast").
                append("by_user","JunkingBoy").
                append("tags","['mongodb', 'database', 'NoSQL']").
                append("likes","10");
        Document document3 = new Document("title","Neo4j Overview").
                append("description","Neo4j is no sql database").
                append("by_user","Neo4j").
                append("tags","['neo4j', 'database', 'NoSQL']").
                append("likes","750");
​
        //将文档添加进列表中
        documents.add(document1);
        documents.add(document2);
        documents.add(document3);
​
        //使用MongoClient类的insertMany方法插入列表
        getCollection().insertMany(documents);
        System.out.println("文档插入成功!!!");
​
    }
}

计算每个作者所写的文章数，使用aggregate()--->类似sql语句：

select by_user, count(*) from mycol group by by_user
# 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

 

db.getCollection("practiceaggregate").aggregate(
    [
        {
                    $group:{
            _id:"$by_user",
            num_tutorial:{
                $sum:1
            }
         }
        }
    ]
)

聚合函数的表达式：

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 : "$by_user", field : {$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 : "$by_user",field : {$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 : "$by_user", first_field : {$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 : "$by_user", first_field : {$last : "$url"}}}])

管道的概念

管道的作用：

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中的管道符：

• 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。

聚合框架中几个常用的操作：

• $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。

实例：

1. $project实例

当前MongoDB存在的域：

db.getCollection("practiceaggregate").aggregate(
    {
        $project:{
            title:1,
            description:1,
            by_user:1,
            likes:1
        }
    }
)

执行语句后的效果图：

_id是被默认包含的，要除去要插入：id:0

2. $match实例(获取分数指定条件内容，然后将符合条件的记录送到下一阶段管道操作符进行处理。)

实例：

db.getCollection("practiceaggregate").aggregate(
    [
        {
            $match:{
                likes:{
                    $gt:100
                }
            }
        },{
            $group:{
                _id:null
            }
        }
    ]
)