mongodb的聚合操作

1. mongodb的聚合是什么

聚合(aggregate)是基于数据处理的聚合管道，每个文档通过一个由多个阶段（stage）组成的管道，可以对每个阶段的管道进行分组、过滤等功能，然后经过一系列的处理，输出相应的结果。

语法：db.集合名称.aggregate({管道:{表达式}})

2. mongodb的常用管道和表达式

2.1 常用管道命令

在mongodb中，⽂档处理完毕后， 通过管道进⾏下⼀次处理 常用管道命令如下：

• $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

2.2 常用表达式

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 表示以⼀倍计数
• $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

3. 管道命令之$group

3.1 按照某个字段进行分组

$group是所有聚合命令中用的最多的一个命令，用来将集合中的文档分组，可用于统计结果

使用示例如下

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

其中注意点：

• db.db_name.aggregate是语法，所有的管道命令都需要写在其中
• _id 表示分组的依据，按照哪个字段进行分组，需要使用$gender表示选择这个字段进行分组
• $sum:1 表示把每条数据作为1进行统计，统计的是该分组下面数据的条数

3.2 group by null

当我们需要统计整个文档的时候，$group 的另一种用途就是把整个文档分为一组进行统计

使用实例如下：

db.stu.aggregate(
    {$group:
        {
            _id:null,
            counter:{$sum:1}
        }
    }
)

其中注意点：

• _id:null 表示不指定分组的字段，即统计整个文档，此时获取的counter表示整个文档的个数

3.3 数据透视

正常情况在统计的不同性别的数据的时候，需要知道所有的name，需要逐条观察，如果通过某种方式把所有的name放到一起，那么此时就可以理解为数据透视

使用示例如下：

1. 统计不同性别的学生

    db.stu.aggregate(
        {$group:
            {
                _id:null,
                name:{$push:"$name"}
            }
        }
    )
   

2. 使用$$ROOT可以将整个文档放入数组中

    db.stu.aggregate(
        {$group:
            {
                _id:null,
                name:{$push:"$$ROOT"}
            }
        }
    )
   

3.4 动手

对于如下数据，需要统计出每个country/province下的userid的数量（同一个userid只统计一次）

{ "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" }

参考答案

db.tv3.aggregate(
  {$group:{_id:{country:'$country',province:'$province',userid:'$userid'}}},
  {$group:{_id:{country:'$_id.country',province:'$_id.province'},count:{$sum:1}}}

4.管道命令之$match

$match用于进行数据的过滤，是在能够在聚合操作中使用的命令，和find区别在于$match 操作可以把结果交给下一个管道处理，而find不行

使用示例如下：

1. 查询年龄大于20的学生

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

2. 查询年龄大于20的男女学生的人数

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

5. 管道命令之$project

$project用于修改文档的输入输出结构，例如重命名，增加，删除字段

使用示例如下：

1. 查询学生的年龄、姓名，仅输出年龄姓名

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

2. 查询男女生人生，输出人数

    db.stu.aggregate(
        {$group:{_id:"$gender",counter:{$sum:1}}}
        {$project:{_id:0,counter:1}}
        )
   

5.1 动手练习

对于如下数据：统计出每个country/province下的userid的数量（同一个userid只统计一次），结果中的字段为{country:""，province:""，counter:"*"}

{ "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" }

参考答案

db.tv3.aggregate(
  {$group:{_id:{country:'$country',province:'$province',userid:'$userid'}}},
  {$group:{_id:{country:'$_id.country',province:'$_id.province'},count:{$sum:1}}},
  {$project:{_id:0,country:'$_id.country',province:'$_id.province',counter:'$count'}}
  )

6. 管道命令之$sort

$sort用于将输入的文档排序后输出

使用示例如下：

1. 查询学生信息，按照年龄升序

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

2. 查询男女人数，按照人数降序

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

7. 管道命令之$skip 和 $limit

• $limit限制返回数据的条数
• $skip 跳过指定的文档数，并返回剩下的文档数
• 同时使用时先使用skip在使用limit

使用示例如下：

1. 查询2条学生信息

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

2. 查询从第三条开始的学生信息

    db.stu.aggregate(
        {$skip:3}
    )
   

3. 统计男女生人数，按照人数升序，返回第二条数据

　　

db.stu.aggregate(
     {$group:{_id:"$gender",counter:{$sum:1}}},
     {$sort:{counter:-1}},
     {$skip:1},
     {$limit:1}
 )