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}
 )


  
posted @ 2018-08-13 22:06  __wu__yc  阅读(332)  评论(0编辑  收藏  举报