MongoDB聚合aggregate()方法如何使用？

发布时间：2023-08-25 15:00:36 所属栏目：系统来源：

导读： 这篇文章我们来了解MongoDB聚合aggregate()方法的一些运用，对大家学习或者工作都有一定的帮助，下文有详细介绍，有需要的朋友可以参考，接下来就跟随小编一起了解看看吧！

MongoDB聚合

MongoDB中

  这篇文章我们来了解MongoDB聚合aggregate()方法的一些运用，对大家学习或者工作都有一定的帮助，下文有详细介绍，有需要的朋友可以参考，接下来就跟随小编一起了解看看吧！

    MongoDB聚合

    MongoDB中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等)，并返回计算后的数据结果。有点类似sql语句中的 count(*)。

    aggregate() 方法

    MongoDB中聚合的方法使用aggregate()。

    语法

    aggregate() 方法的基本语法格式如下所示：

    db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)

    实例

    集合中的数据如下：

{

  _id: ObjectId(7df78ad8902c)

  title: 'MongoDB Overview',

  description: 'MongoDB is no sql database',

  by_user: 'jb51.net',

  url: 'https://www.jb51.net',

  tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],

  likes: 100

},

{

  _id: ObjectId(7df78ad8902d)

  title: 'NoSQL Overview',

  description: 'No sql database is very fast',

  by_user: 'jb51.net',

  url: 'https://www.jb51.net',

  tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],

  likes: 10

},

{

  _id: ObjectId(7df78ad8902e)

  title: 'Neo4j Overview',

  description: 'Neo4j is no sql database',

  by_user: 'Neo4j',

  url: 'http://www.neo4j.com',

  tags: ['neo4j', 'database', 'NoSQL'],

  likes: 750

},

    现在我们通过以上集合计算每个作者所写的文章数，使用aggregate()计算结果如下：

> db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : 1}}}])

{

  "result" : [

   {

     "_id" : "w3cschool.cc",

     "num_tutorial" : 2

   },

   {

     "_id" : "Neo4j",

     "num_tutorial" : 1

   }

  ],

  "ok" : 1

}

>

    以上实例类似sql语句： select by_user, count(*) from mycol group by by_user

    在上面的例子中，我们通过字段by_user字段对数据进行分组，并计算by_user字段相同值的总和。

    下表展示了一些聚合的表达式:

表达式描述实例

$sum 计算总和。 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : "$likes"}}}])

$avg 计算平均值 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$avg : "$likes"}}}])

$min 获取集合中所有文档对应值得最小值。 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$min : "$likes"}}}])

$max 获取集合中所有文档对应值得最大值。 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$max : "$likes"}}}])

$push 在结果文档中插入值到一个数组中。 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$push: "$url"}}}])

$addToSet 在结果文档中插入值到一个数组中，但不创建副本。 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$addToSet : "$url"}}}])

$first 根据资源文档的排序获取第一个文档数据。 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", first_url : {$first : "$url"}}}])

$last 根据资源文档的排序获取最后一个文档数据 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", last_url : {$last : "$url"}}}])

    管道的概念

    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参数。

    MongoDB的聚合管道将MongoDB文档在一个管道处理完毕后将结果传递给下一个管道处理。管道操作是可以重复的。

    表达式：处理输入文档并输出。表达式是无状态的，只能用于计算当前聚合管道的文档，不能处理其它的文档。

    这里我们介绍一下聚合框架中常用的几个操作：

$project：修改输入文档的结构。可以用来重命名、增加或删除域，也可以用于创建计算结果以及嵌套文档。

$match：用于过滤数据，只输出符合条件的文档。$match使用MongoDB的标准查询操作。

$limit：用来限制MongoDB聚合管道返回的文档数。

$skip：在聚合管道中跳过指定数量的文档，并返回余下的文档。

$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。

$group：将集合中的文档分组，可用于统计结果。

$sort：将输入文档排序后输出。

$geoNear：输出接近某一地理位置的有序文档。

    管道操作符实例

    1、$project实例

db.article.aggregate(

  { $project : {

    title : 1 ,

    author : 1 ,

  }}

);

    这样的话结果中就只还有_id,tilte和author三个字段了，默认情况下_id字段是被包含的，如果要想不包含_id话可以这样:

db.article.aggregate(

  { $project : {

    _id : 0 ,

    title : 1 ,

    author : 1

  }});

    2.$match实例

db.articles.aggregate( [

            { $match : { score : { $gt : 70, $lte : 90 } } },

            { $group: { _id: null, count: { $sum: 1 } } }

            ] );

    $match用于获取分数大于70小于或等于90记录，然后将符合条件的记录送到下一阶段$group管道操作符进行处理。

    3.$skip实例

db.article.aggregate(

  { $skip : 5 });

    经过$skip管道操作符处理后，前五个文档被"过滤"掉。

    别人写过的我就不过多描述了，大家一搜能搜索到N多一样的，我写一下我的总结。

    基础知识

    请大家自行查找更多，以下是关键文档。

操作符介绍：

$project：包含、排除、重命名和显示字段

$match：查询，需要同find()一样的参数

$limit：限制结果数量

$skip：忽略结果的数量

$sort：按照给定的字段排序结果

$group：按照给定表达式组合结果

$unwind：分割嵌入数组到自己顶层文件

    文档：MongoDB 官方aggregate说明。

    相关使用：

    db.collection.aggregate([array]);

    array可是是任何一个或多个操作符。

    group和match的用法，使用过sqlserver，group的用法很好理解，根据指定列进行分组统计，可以统计分组的数量，也能统计分组中的和或者平均值等。

    group之前的match，是对源数据进行查询，group之后的match是对group之后的数据进行筛选；

    同理，sort，skip，limit也是同样的原理；

{_id:1,name:"a",status:1,num:1}

{_id:2,name:"a",status:0,num:2}

{_id:3,name:"b",status:1,num:3}

{_id:4,name:"c",status:1,num:4}

{_id:5,name:"d",status:1,num:5}

    以下是示例：

    应用一：统计name的数量和总数；

db.collection.aggregate([

　　{$group:{_id:"$name",count:{$sum:1},total:{$sum:"$num"}}

]);

    应用二：统计status=1的name的数量；

db.collection.aggregate([

　　{$match:{status:1}},

　　{$group:{_id:"$name",count:{$sum:1}}}

]);

    应用三：统计name的数量，并且数量为小于2的；

db.collection.aggregate([

　　{$group:{_id:"$name",count:{$sum:1}},

　　{$match:{count:{$lt:2}}}

]);

    应用四：统计stauts=1的name的数量，并且数量为1的；

db.collection.aggregate([

　　{$match:{status:1}},

　　{$group:{_id:"$name",count:{$sum:1}}},

　　{$match:{count:1}}

]);

    多列group，根据name和status进行多列

db.collection.aggregate([

　　{$group:{_id:{name:"$name",st:"$status"},count:{$sum:1}}}

]);

    $project该操作符很简单，

db.collection.aggregate([

　　{$project:{name:1,status:1}}

]);

    结果是，只有_id,name,status三个字段的表数据，相当于sql表达式 select _id,name,status from collection

    $unwind

    这个操作符可以将一个数组的文档拆分为多条文档，在特殊条件下有用，本人暂没有进行过多的研究。

    以上基本就可以实现大部分统计了，group前条件，group后条件，是重点。

（编辑：聊城站长网）

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