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  • mongodb MongoDB 聚合 group

    MongoDB 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。有点类似sql语句中的 count(*)。

    基本语法为:db.collection.aggregate( [ <stage1>, <stage2>, ... ] )

    现在在mycol集合中有以下数据:

    { "_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 计算总和。

      Sql:  select sex,count(*) from mycol group by sex

      MongoDb:  db.mycol.aggregate([{$group: {_id: '$sex', personCount: {$sum: 1}}}])

      

      Sql:  select sex,sum(score) totalScore from mycol group by sex

      MongoDb:  db.mycol.aggregate([{$group: {_id: '$sex', totalScore: {$sum: '$score'}}}])

      

    2、$avg  计算平均值

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

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

      

    3、$max 获取集合中所有文档对应值得最大值。

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

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

      

    4、$min 获取集合中所有文档对应值得最小值。

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

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

      

    5、$push 把文档中某一列对应的所有数据插入值到一个数组中。

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

      

    6、$addToSet 把文档中某一列对应的所有数据插入值到一个数组中,去掉重复的

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

       

    7、 $first 根据资源文档的排序获取第一个文档数据。

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

      

    8、 $last 根据资源文档的排序获取最后一个文档数据。

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

      

    9、全部统计 null

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

      

    例子

       现在在t2集合中有以下数据:

      { "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" }

      

      需求是统计出每个country/province下的userid的数量(同一个userid只统计一次)

      过程如下。

      首先试着这样来统计:

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

      结果是错误的:

      

      原因是,这样来统计不能区分userid相同的情况 (上面的数据中sh有两个 userid = a)

       为了解决这个问题,首先执行一个group,其id 是 country, province, userid三个field:

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

      

      

      可以看出,这步的目的是把相同的userid只剩下一个。

      然后第二步,再第一步的结果之上再执行统计:

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

      这回就对了

       

      加入一个$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}}
      ])

      最终结果如下:

      

    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。

     1、$project实例

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

      

      这样的话结果中就只还有_id,name和score三个字段了,默认情况下_id字段是被包含的,如果要想不包含_id话可以这样:

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

      

     2、$match实例

      $match用于获取分数大于30小于并且小于100的记录,然后将符合条件的记录送到下一阶段$group管道操作符进行处理

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

      

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