- 聚合(aggregate)主要用于计算数据，类似sql中的sum(),avg()。
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db.集合名称.aggregate({管道:{表达式}}) |
管道
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输入 在mongodb中，管道具有同样的作用，文档处理完毕后，通过管道进行下一次处理 常用管道
$group：将集合中的文档分组，可用于统计结果 $match：过滤数据，只输出符合条件的文档 $project：修改输入文档的结构，如重命名、增加、删除字段、创建计算结果 $sort：将输入文档排序后输出 $limit：限制聚合管道返回的文档数 $skip：跳过指定数量的文档，并返回余下的文档 $unwind：将数组类型的字段进行拆分
表达式
处理输入文档并输出
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表达式:'$列名' |
常用的表达式
$sum：计算总和 $avg：计算平均值 $min：获取最小值 $max：获取最大值 $push：在结果文档中插入值到一个数组中 $first：根据资源文档的排序获取第一个文档数据 $last：根据资源文档的排序获取最后一个文档数据
$group
将集合中的文档分组，可用于统计结果
_id表示分组的依据，使用某个字段的格式为’$字段’
例1：统计男生、女生的总人数
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db.stu.aggregate({ $group:{ _id:'$gender', con:{$sum:1} } }) |
group by null：将集合中所有文档分为一组
例2：求学生总数和平均年龄
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db.stu.aggregate( {$group:{ _id:null, coun:{$sum:1}, avgAge:{$avg:'$age'} } }) |
透视数据
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// 统计学生性别以及学生的姓名db.stu.aggregate( {$group:{ _id:'$gender', name:{$push:'$name'} } }) |
使用$$ROOT可以将文档内容加入到结果集的数组中
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db.stu.aggregate( {$group:{ _id:'$gender', name:{$push:'$$ROOT'} } }) |
$match
用于过滤数据，只输出符合条件的文档
例子
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// 查询年龄大于20的男生、女生人数db.stu.aggregate( {$match:{age:{$gt:20}}}, {$group:{_id:'$gender',con:{$sum:1}}}) |
$project
修改输入文档的结构，如重命名、增加、删除字段、创建计算结果
例子
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// 查询男生、女生人数，输出人数db.stu.aggregate( {$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}}, {$project:{_id:0,counter:1}}) |
$sort
将输入的文档排序之后输出
例1：查询学生信息，按年龄升序
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db.stu.aggregate( {$sort:{age:1}}) |
例2：查询男生、女生人数，按人数降序
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db.stu.aggregate( {$group:{_id:'$gender',coun:{$sum:1}}}, {$sort:{coun:-1}}) |
$limit
限制聚合管道返回的文档数
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// 查询两个学生的信息db.stu.aggregate( {$limit:2}) |
$skip
跳过指定的数量的文档，并返回余下的文档
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// 查询第三条开始的学生的信息db.stu.aggregate( {$skip:2}) |
$limit和$skip一起使用
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// 统计男生、女生人数，按人数升序，取第二条数据db.stu.aggregate( {$group:{_id:'$gender',coun:{$sum:1}}}, {$sort:{coun:1}}, {$skip:1}, {$limit:1}) |
$unwind
将文档中的某一个数组类型字段拆分成多条，每条包含数组中的一个值
语法1：
对某字段值进行拆分
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db.集合名称.aggregate({$unwind:'$字段名称'}) |
准备数据：
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db.t2.insert({_id:1,item:'t-shirt',size:['S','M','L']}) |
查询
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db.t2.aggregate({$unwind:'$size'}) |
语法2：
对某字段值进行拆分 处理空数组、非数组、无字段、null情况 属性preserveNullAndEmptyArrays值为false表示丢弃属性值为空的文档 属性preserveNullAndEmptyArrays值为true表示保留属性值为空的文档
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db.inventory.aggregate({ $unwind:{ path:'$字段名称', preserveNullAndEmptyArrays:<boolean> #防止数据丢失 }})</boolean> |
构造数据
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db.t3.insert([{ "_id" : 1, "item" : "a", "size": [ "S", "M", "L"] },{ "_id" : 2, "item" : "b", "size" : [ ] },{ "_id" : 3, "item" : "c", "size": "M" },{ "_id" : 4, "item" : "d" },{ "_id" : 5, "item" : "e", "size" : null }]) |
1 db.product.aggregate([
2 {
3 $lookup:
4 {
5 from: "orders",//关联的表
6 localField: "_id",//关联id
7 foreignField: "pid",//from表的关联字段
8 as: "inventory_docs"//输出结果
9 }
10 }
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java代码演示：
public class mongotest {
private final static Logger log = Logger.getLogger(mongotest.class);
public static void main(String[] args) throws UnknownHostException {
log.info( ":start");
MongoClient client = new MongoClient("127.0.0.1", 27017);
DB product1 = client.getDB("duobiao");
client.getDatabaseNames();
DBCollection product = product1.getCollection("product");
// Bson lookup = lookup("orders", "_id", "pid", "inventory_docs");
BasicDBObject basicDBObject= new BasicDBObject();
basicDBObject.put("from","orders");
basicDBObject.put("localField","_id");
basicDBObject.put("foreignField","pid");
basicDBObject.put("as","inventory_docs");
DBObject match = new BasicDBObject("$lookup",basicDBObject);
AggregationOutput aggregate = product.aggregate(match);
Iterable<DBObject> list= aggregate.results();
for(DBObject dbObject:list){
System.out.println(dbObject.get("_id") + " " + dbObject.get("price"));
}
}
}