聚合操作、索引操作

聚合操作

mongodb的聚合是什么

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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。

类比：MySQL
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聚合操作前戏

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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： 修改输⼊输出⽂档的结构， 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 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
$push： 在结果⽂档中插⼊值到⼀个数组中
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$group

# 1) 按照某个字段进行分组
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$group： 将集合中的⽂档分组， 可⽤于统计结果
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db.stu.aggregate({$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}}) 

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

注意：_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
"""

# 2）数据透视
数据透视就是把所有的数据放在一块，方便查找

1.统计不同性别的学生
db.stu.aggregate({$group:{_id:null,name:{$push:"$name"}}})
# $push:在结果文档中插入值到一个数组中

db.stu.aggregate({$group:{_id:null,name:{$push:'$$ROOT'}}})
# 使用$$ROOT 可以将整个文档放入数组中  必须是大写ROOT

$match

"""
$match： 过滤数据， 只输出符合条件的⽂档
"""

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}}}
)

$project

"""
$project： 修改输⼊输出⽂档的结构， 如重命名、 增加、 删除字段、 创建计算结果
"""

1.查询学生的年龄、姓名、仅输入年龄姓名
db.stu.aggregate(
    {$project:{_id:0,name:1,age:1}}
)

2.查询男女生人数，输出人数
db.stu.aggregate(
    {$group:{_id:"$gender",counter:{$sum:1}}},
    {$project:{_id:0,counter:1}}
)

"""
总结：$project中：0为不显示，1为显示
"""

$sort

"""
$sort： 将输⼊⽂档排序后输出
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1.查询学生信息，按照年龄升序
db.stu.aggregate({$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}}
)

$skip和$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
"""

1.查询2条学生数据
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}
)

索引操作

# 1) 为什么mongodb需要创建索引
     1.加快查询速度
     2.进行数据的去重
        
# 2）mongodb创建简单的索引方法

语法：db.集合名.ensureIndex({属性：1})   # 1表示升序， -1表示降序

# 3） 创建索引前后查询速度对比

插入数据：
for(i=1;i<100000;i++){db.t1.insert({name:'test'+i,age:i})}

# 创建索引前
db.t1.find({name:'test10000'})
db.t1.find({name:'test10000'}).explain('executionStats') # 显示查询操作的详细信息

# 创建索引
db.t1.ensureIndex({name:1})

# 创建索引后
db.t1.find({name:'test10000'}).explain('executionStats') 
# 创建索引之后速度有了非常明显的提升

# 4）索引的查看
默认情况下_id是集合的索引 查看方式：db.t1.getIndexes()

# 5） 删除索引
db.t1.dropIndex({name:1})

# 6) 创建唯一索引
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创建唯一索引之后，数据库会在插入数据的时候检查创建索引域的值是否存在，
如果存在则不会插入该条数据，但是创建索引仅仅能够提高查询速度,同时降低数据库的插入速度。
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# 6.1）添加唯一索引的语法
db.集合名.ensureIndex({'字段名':1},{'unique':true})

# 利用唯一索引进行数据的去重，如果索引相同，则不会插入

# 6.2）建立复合索引

"""
使用场景：QQ空间说说，把qq名称作为唯一索引进行去重是不可取的，有可能发布的数据也是相同的，
这时就需要用复合索引
"""
# 建立复合索引的语法：
db.collection_name.ensureIndex({字段1:1,字段2:1})

# 注意：谨慎使用，使用不当会降低效率