MongoDB(七)：聚合aggregate

1. 聚合aggregate

聚合主要用于计算数据，类似sql中的sum()、avg()

语法：

db.集合名称.aggregate([{管道:{表达式}}])

stu准备的数据：

db.stu.insertMany([
{ name: "gj",gender:true, age: 18},
{ name: "gj1",gender:true, age: 28},
{ name: "hr",gender:false, age: 18},
{ name: "hr1",gender:false, age: 28}
])

1.1 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。

ps ajx | grep mongo

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。

$match：用于过滤数据，只输出符合条件的文档。$match使用MongoDB的标准查询操作。

$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。

$sort：将输入文档排序后输出。

$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。

$geoNear：输出接近某一地理位置的有序文档。

1.2 表达式

处理输入文档并输出。

语法：

表达式:'$列名'

常用表达式：

$sum：计算总和，$sum:同count表示计数

$avg：计算平均值

$min：获取最小值

$max：获取最大值

$push：在结果文档中插入一个数组中，数组内容为选中字段

$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

1.3 $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’

实例：

统计男生、女生的总人数：

db.stu.aggregate([
{$group:{_id:'gender',counter:{$sum:1}}}
])

统计学生性别及学生姓名：

db.stu.aggregate([
{$group:{_id:'gender',counter:{$push:'$name'}}}
])

使用$$ROOT可以将文档内容加入到结果集的数组中：

db.stu.aggregate([
{$group:{_id:'gender',name:{$push:'$$ROOT'}}}
])

将集合中所有文档分为一组。

求学生总人数、平均年龄：

db.stu.aggregate([
{$group:{_id:null,counter:{$sum:1},avgAge:{$avg:'$age'}}}
])

 

1.4 $match

用于过滤数据，只输出符合条件的文档。

使用MongoDB的标准查询操作。

实例：

查询年龄大于20的学生：

db.stu.aggregate([
{$match:{age:{$gt:20}}}
])

查询年龄大于20的男生、女生人数。

db.stu.aggregate([
{$match:{age:{$gt:20}}},
{$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}}
])

1.5 $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。

实例：

查询学生的姓名、年龄。

db.stu.aggregate([
{$project:{_id:0,name:1,age:1}}
])

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}}
])

1.6 $sort

将输入文档排序后输出。

实例：

查询学生学习，按年龄升序。

db.stu.aggregate([
{$sort:{age:1}}
])

查询男生、女生人数，按人数降序。

db.stu.aggregate([
{$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}},
{$sort:{counter:-1}}
])

1.7 $limit

限制聚合管道返回的文档数。

查询2条学生信息。

db.stu.aggregate([
{$limit:2}
])

1.8 $skip

跳过指定数量的文档，并返回余下的文档。

查询从第3条开始的学生信息。

db.stu.aggregate([
{$skip:2}
])

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',counter:{$sum:1}}},
{$sort:{counter:1}},
{$skip:1},
{$limit:1}
])

注意顺序：先写skip，再写limit。 

1.9 $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。

db.集合名称.aggregate([{$unwind:'$字段名称'}])

构造数据：

db.t2.insert({_id:1,title:'t-shirt',size:['M','L','S']})

查询：

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。

db.集合名称.aggregate([{
$unwind:{
    path:'$字段名称',
    preserveNullAndEmptyArrays:<boolean> #防止数据丢失
}])

构造数据：

db.t3.insert([
{_id:1,"item":"a",size:["M","L","S"]},
{_id:2,"item":"b",size:[]},
{_id:3,"item":"c",size:"M"},
{_id:4,"item":"d"},
{_id:5,"item":"e",size:null}
])

使用语法1查询：

db.t3.aggregate([{$unwind:'$size'}])

使用语法2查询 ：

db.t3.aggregate([
{$unwind:{path:'$size',preserveNullAndEmptyArrays:true}}
])