MongoDB的聚合命令

聚合aggregate：

常用的管道命令：

在mongodb中，文档处理完毕的，通过管道进行下次处理。

$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：修改文档结构，eg：重命名、增加、删除字段、创建计算结果。

$sort：将文档排序后输出。

$limit：限制聚合管道返回的文档数。

$skip：跳过指定文档数量，并返回余下的文档。

$unwind：将数组类型的字段进行拆分。

表达式：

1.$group：

首先准备好数据：

合计7条数据。

在$group中_id是分组依据

1.将数据集按照sex（性别）进行分组，并统计各组的数量。

Code：

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

输出：

{ "_id" : "女", "counter" : 2 }

{ "_id" : "男", "counter" : 5 }

上述示例有一下注意事项：

_id，表示分组依据。
_id之后的 "$sex"，其中的“$”符号一定要记得加！！！若不加上 "$" 符号，则会出现一下结果： { "_id" : "sex", "counter" : 7 }
上述正确结果中带有 "_id"，"counter"，两个字段，其中 "_id"字段是必须要指定的！
counter:{$sum:1}，其中{$sum:1}的意思是——以一倍数计数。

2.求男女生的平均年龄。

db.stu.aggregate(
    {$group:
        {    
            _id:"$sex",
            "avg_age":{$avg:"$age"}
        }
    }
)

#输出

{ "_id" : "女", "avg_age" : 24 }

{ "_id" : "男", "avg_age" : 23.2 }

Group by null：

_id:null 把集合中的所有文档归为一组

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

#输出

{ "_id" : null, "counter" : 7, "avg_age" : 23.428571428571427 }

注：

$group中有几个键，结果就有几个键。

取不同字段的值需要使用 "$" 符号来取，例如上述的 "$age"

但是有些时候，我们觉得上述的输出结果带有 _id，太丑了！！！所以我们可以使用 $project。

2.$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。

如上述Group的例子：

db.stu.aggregate(
    {$group:
        {
            _id:"$sex",
            counter:{$sum:1},
            avg_age:{$avg:"$age"}
        }
    },
    {$project:
        {
            sex:"$_id",
            count:"$counter",    
            avg:"$avg_age"
        }
    }
)

#结果

{ "_id" : "女", "sex" : "女", "count" : 2, "avg" : 24 }

{ "_id" : "男", "sex" : "男", "count" : 5, "avg" : 23.2 }

#不加$project的结果

{ "_id" : "女", "counter" : 2, "avg_age" : 24 }

{ "_id" : "男", "counter" : 5, "avg_age" : 23.2 }

对比：

使用$project可以改变字段名！

but有更加简便的写法：

db.stu.aggregate(
    {$group:
        {
            _id:"$sex",
            counter:{$sum:1},
            avg_age:{$avg:"$age"}
        }
    },
    {$project:
        {
            sex:"$_id",
            count:"$counter",    
            avg:"$avg_age",
            _id:0
        }
    }
)

#输出：

{ "sex" : "女", "count" : 2, "avg" : 24 }

{ "sex" : "男", "count" : 5, "avg" : 23.2 }

很明显可以看见 _id 的字段不见了，或则可以说是使用$project将 "_id" 字段改名为 sex!

亦可以：

db.stu.aggregate(
    {$group:
        {
            _id:"$sex",
            counter:{$sum:1},
            avg_age:{$avg:"$age"}
        }
    },
    {$project:
        {
            sex:"$_id",
            counter:1,    
            avg_age:1,
            _id:0
        }
    }
)

#输出

{ "counter" : 2, "avg_age" : 24, "sex" : "女" }

{ "counter" : 5, "avg_age" : 23.2, "sex" : "男" }

这一种写法较为简便 counter:1 <==> counter:{$sum:1}

但是其变量就不能改名！！！即counter:{$sum:1} 不能写成 count:1

还有顺序发生变化！！

1.查询学生的姓名、年龄：

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

#输出

{ "name" : "小明", "age" : 18 }

{ "name" : "李百", "age" : 20 }

{ "name" : "张三", "age" : 26 }

{ "name" : "王五", "age" : 26 }

{ "name" : "赵六", "age" : 26 }

{ "name" : "小美", "age" : 26 }

{ "name" : "小白", "age" : 22 }

2.查询男、女生人数，输出人数。

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

3.$match：

用于过滤数据，只输出符合条件的文档。

为什么不适用find()呢？？？

match是管道命令，能将结果交给一个管道，但是find()不行。

1.查询年龄大于20的学生

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

#在这里与find()作用一样

db.stu.find({age:{$gt:20}});

2.查询年龄大于22的男、女生人数

db.stu.aggregate(
   {$match:
        {
            age:{$gt:22}
        }
    },
    {$group:
        {
            _id:"$sex",
            count:{$sum:1}
        }
    } 
)

#输出：

{ "_id" : "女", "count" : 1 }

{ "_id" : "男", "count" : 3 }

4.$sort：

将输入文档排序后输出

查询男、女生的人数，按人数降序排序

db.stu.aggregate(
    {$group:
        {
            _id:'$sex',
            count:{$sum:1}
        }
    },
    {$sort:
        {
            count:-1
        }
    }
)

5.$limit 与 $skip

与上述使用方法大同小异。

6.$unwind：

将文档的某一个数组类型的字段拆分成多条，每一条包含数组种的一个值。

db.name.aggregate({$unwind:'$字段名称'});

例如：

先插入一条数据

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

再使用$unwind命令去筛选

db.t2.aggregate({$unwind:'$size'});

运行结果如下：

例子：

数据库中有一条数据：

{"username":"Alex","tags":["C++","Java","Python"]}

如何获取tags的长度？？？

1.先将例子中的数据插入t2表中

db.t2.insert({"username":"Alex","tags":["C++","Java","Python"]})

2.再使用$unwind筛选结果

db.t2.aggregate(
    {$match:
        {
            username:"Alex"
        }
    },
    {$unwind:
        "$tags"
    }
)

3.统计数量：

db.t2.aggregate(
    {$match:
        {
            username:"Alex"
        }
    },
    {$unwind:
        "$tags"
    },
    {$group:
        {
            _id:null,
            sum:{$sum:1}
        }
    }
)

#运行结果

{ "_id" : null, "sum" : 3 }

使用$unwind的注意事项：

db.t3.insert([
    {_id:1,item:"a",size:["S","M","L"]},
    {_id:2,item:"b",size:["M"]},
    {_id:3,item:"c",size:[]},
    {_id:4,item:"d"},
    {_id:5,item:"e",size:null},
    {_id:6,item:"f",size:["M"]}
])

结果如下图：

此时使用$unwind:

db.t3.aggregate({$unwind:"$size"});

运行结果如下：

显然，使用了$unwind后，假如数据集中各个记录没有 "$size"，则该记录就会被忽略。

解决办法：

添加参数 preserveNullAndEmptyArrays值为true，表示保留属性值为空的文档。

#语法

db.name.aggregate(
    {$unwind:
        {
            path:'字段名',
            preserveNullAndEmptyArrays:<boolean>  #防止数据丢失。
        }
    }
)

例如：

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

运行结果：

posted @ 2021-01-21 23:46 金鳞踏雨阅读(140) 评论(0) 收藏举报来源

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