zoukankan      html  css  js  c++  java
  • 5.Mongodb聚合

    聚合 aggregate

    • 聚合(aggregate)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}}])
    

      

    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: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

    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:1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

    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'$字段'
    • 例1:统计男生、女生的总人数
    db.stu.aggregate([
        {$group:
            {
                _id:'$gender',
                counter:{$sum:1}
            }
        }
    ])

    Group by null

    • 将集合中所有文档分为一组
    • 例2:求学生总人数、平均年龄
    db.stu.aggregate([
        {$group:
            {
                _id:null,
                counter:{$sum:1},
                avgAge:{$avg:'$age'}
            }
        }
    ])

    透视数据

    • 例3:统计学生性别及学生姓名
    db.stu.aggregate([
        {$group:
            {
                _id:'$gender',
                name:{$push:'$name'}
            }
        }
    ])

     

    • 使用$$ROOT可以将文档内容加入到结果集的数组中,代码如下
    db.stu.aggregate([
        {$group:
            {
                _id:'$gender',
                name:{$push:'$$ROOT'}
            }
        }
    ])

     

    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

      例1:查询年龄大于20的学生

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

      例2: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}}}
    ])

      

    
    

    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

      例1:查询学生的姓名、年龄

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

      例2: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}}
    ])

     

    6、$sort

    • 将输入文档排序后输出

      例1:查询学生信息,按年龄升序

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

      

      例2: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}}
    ])

      

    
    

    7、$limit

    • 限制聚合管道返回的文档数
    • 例1:查询2条学生信息
    db.stu.aggregate([{$limit:2}])
    
    

    8、$skip

    • 跳过指定数量的文档,并返回余下的文档

      例2:查询从第3条开始的学生信息

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

      

      例3: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

    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,item:'t-shirt',size:['S','M','L']})
    • 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.inventory.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": [ "S", "M", "L"] },
    { "_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'}])
    

      

    • 查看查询结果,发现对于空数组、无字段、null的文档,都被丢弃了
    • 问:如何能不丢弃呢?
    • 答:使用语法2查询

     

    10、实验

     

  • 相关阅读:
    ubuntu的apt
    sudo命令
    MySQL导出数据到csv文件
    MySQL导出数据到文件报错
    git_backup.py gitlab项目备份
    java中图像与数组转换
    mongodb转elasticsearch
    impyla-0.14.2.2安装注意事项
    python3.7.3升级 with-openssl openssl-1.0.2a
    hadoop自带性能测试
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/venicid/p/8477808.html
Copyright © 2011-2022 走看看