如何实现mongodb中的sum汇总操作?
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了如何实现mongodb中的sum汇总操作?相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
首先在本地机器上安装并设置MongoDB服务。从Mongo网站上下载MongoDB,解压到本地目录,比如C:>Mongo
在上一个文件夹内创建数据目录。比如:C:\\Mongo\\Data
如果数据文件存放在其他地方,那么在用mongod.exe命令启动MongoDB时,需要在命令行加参数—-dbpath
启动服务
MongoDB提供了两种方式:mongod.exe以后台进程启动;mongo.exe启动命令行界面,可做管理操作。这两个可执行文件都位于Mongo\\bin目录下;
进入Mongo安装目录的bin目录下,比如:C:> cd Mongo\\bin
有两种启动方式,如下:
mongod.exe –dbpath C:\\Mongo\\data
或者
mongod.exe –config mongodb.config
mongodb.config是Mongo\\bin目录下的配置文件,需要在此配置文件中指定数据目录(比如,dbpath= C:\\Mongo\\Data)的位置。
连接到MongoDB,到这一步,mongo后台服务已经启动,可以通过http://localhost:27017查看。 MongoDB启动运行后,我们接下来看它的聚合函数。
实现聚合函数
在关系数据库中,我们可以在数值型字段上执行包含预定义聚合函数的SQL语句,比如,SUM()、COUNT()、MAX()和MIN()。但是在MongoDB中,需要通过MapReduce功能来实现聚合以及批处理,它跟SQL里用来实现聚合的GROUP BY从句比较类似。下一节将描述关系数据库中SQL方式实现的聚合和相应的通过MongoDB提供的MapReduce实现的聚合。
为了讨论这个主题,我们考虑如下所示的Sales表,它以MongoDB中的反范式形式呈现。
Sales表
#
列名
数据类型
1
OrderId
INTEGER
2
OrderDate
STRING
3
Quantity
INTEGER
4
SalesAmt
DOUBLE
5
Profit
DOUBLE
6
CustomerName
STRING
7
City
STRING
8
State
STRING
9
ZipCode
STRING
10
Region
STRING
11
ProductId
INTEGER
12
ProductCategory
STRING
13
ProductSubCategory
STRING
14
ProductName
STRING
15
ShipDate
STRING
基于SQL和MapReduce的实现
我们提供了一个查询的样例集,这些查询使用聚合函数、过滤条件和分组从句,及其等效的MapReduce实现,即MongoDB实现SQL中GROUP BY的等效方式。在MongoDB存储的文档上执行聚合操作非常有用,这种方式的一个限制是聚合函数(比如,SUM、AVG、MIN、MAX)需要通过mapper和reducer函数来定制化实现。
MongoDB没有原生态的用户自定义函数(UDFs)支持。但是它允许使用db.system.js.save命令来创建并保存javascript函数,JavaScript函数可以在MapReduce中复用。下表是一些常用的聚合函数的实现。稍后,我们会讨论这些函数在MapReduce任务中的使用。
聚合函数
Javascript 函数
SUM
db.system.js.save( _id : "Sum" ,
value : function(key,values)
var total = 0;
for(var i = 0; i < values.length; i++)
total += values[i];
return total;
);
AVERAGE
db.system.js.save( _id : "Avg" ,
value : function(key,values)
var total = Sum(key,values);
var mean = total/values.length;
return mean;
);
MAX
db.system.js.save( _id : "Max" ,
value : function(key,values)
var maxValue=values[0];
for(var i=1;i
MIN
db.system.js.save( _id : "Min" ,
value : function(key,values)
var minValue=values[0];
for(var i=1;i
VARIANCE
db.system.js.save( _id : "Variance" ,
value : function(key,values)
var squared_Diff = 0;
var mean = Avg(key,values);
for(var i = 0; i < values.length; i++)
var deviation = values[i] - mean;
squared_Diff += deviation * deviation;
var variance = squared_Diff/(values.length);
return variance;
);
STD DEVIATION
db.system.js.save( _id : "Standard_Deviation"
, value : function(key,values)
var variance = Variance(key,values);
return Math.sqrt(variance);
);
SQL和MapReduce脚本在四种不同的用例场景中实现聚合函数的代码片段如下表所示。
1.各地区的平均订单量
下面的查询是用来获取不同地区的平均订单量。
SQL Query
MapReduce Functions
SELECT
db.sales.runCommand(
mapreduce : "sales" ,
City,
State,
Region,
map:function()
// emit function handles the group by
emit(
// Key
city:this.City,
state:this.State,
region:this.Region,
// Values
this.Quantity);
,
AVG(Quantity)
reduce:function(key,values)
var result = Avg(key, values);
return result;
FROM sales
GROUP BY City, State, Region
// Group By is handled by the emit(keys, values)
line in the map() function above
out : inline : 1 );
2.产品的分类销售总额
下面的查询是用来获取产品的分类销售额,根据产品类别的层级分组。在下面例子中,不同的产品类别作为个体维度,它们也可以被称为更复杂的基于层次的维度。
SQL 查询
MapReduce 函数
SELECT
db.sales.runCommand(
mapreduce : "sales" ,
ProductCategory, ProductSubCategory, ProductName,
map:function()
emit(
// Key
key0:this.ProductCategory,
key1:this.ProductSubCategory,
key2:this.ProductName,
// Values
this.SalesAmt);
,
SUM(SalesAmt)
reduce:function(key,values)
var result = Sum(key, values);
return result;
FROM sales
GROUP BY ProductCategory, ProductSubCategory, ProductName
// Group By is handled by the emit(keys, values)
line in the map() function above
out : inline : 1 );
3. 一种产品的最大利润
下面的查询是用来获取一个给定产品基于过滤条件的最大利润。
SQL查询
MapReduce 函数
SELECT
db.sales.runCommand(
mapreduce : "sales" ,
ProductId, ProductName,
map:function()
if(this.ProductId==1)
emit(
key0:this.ProductId,
key1:this.ProductName,
this.Profit);
,
MAX(SalesAmt)
reduce:function(key,values)
var maxValue=Max(key,values);
return maxValue;
FROM sales
WHERE ProductId=’1’
// WHERE condition implementation is provided in
map() function
GROUP BY ProductId, ProductName
// Group By is handled by the emit(keys, values)
line in the map() function above
out : inline : 1 );
4. 总量、总销售额、平均利润
这个场景的需求是计算订单的总数、总销售额和平均利润,订单ID在1到10之间,发货时间在2011年的1月1日到12月31日之间。下面的查询是用来执行多个聚合,比如,在指定年份以及指定的不同区域和产品类别范围里订单的总数、总销售额和平均利润。
SQL 查询
MapReduce 函数
SELECT
db.sales.runCommand(
mapreduce : "sales" ,
Region,
ProductCategory,
ProductId,
map:function()
emit(
// Keys
region:this.Region,
productCategory:this.ProductCategory,
productid:this.ProductId,
// Values
quantSum:this.Quantity,
salesSum:this.SalesAmt,
avgProfit:this.Profit );
Sum(Quantity),
Sum(Sales),
Avg(Profit)
reduce:function(key,values)
var result=
quantSum:0,salesSum:0,avgProfit:0;
var count = 0;
values.forEach(function(value)
// Calculation of Sum(Quantity)
result.quantSum += values[i].quantSum;
// Calculation of Sum(Sales)
result.salesSum += values[i].salesSum;
result.avgProfit += values[i].avgProfit;
count++;
// Calculation of Avg(Profit)
result.avgProfit = result.avgProfit / count;
return result;
,
FROM Sales
WHERE
Orderid between 1 and 10 AND
Shipdate BETWEEN ‘01/01/2011’ and
‘12/31/2011’
query :
"OrderId" : "$gt" : 1 ,
"OrderId" : "$lt" : 10 ,
"ShipDate" : "$gt" : "01/01/2011" ,
"ShipDate" : "$lt" : "31/12/2011" ,
,
GROUP BY
Region, ProductCategory, ProductId
// Group By is handled by the emit(keys, values)
line in the map() function above
LIMIT 3;
limit : 3,
out : inline : 1 );
既然我们已经看了在不同业务场景下的聚合函数的代码示例,接下来我们准备来测试这些函数。
测试聚合函数
MongoDB的MapReduce功能通过数据库命令来调用。Map和Reduce函数在前面章节里已经使用JavaScript实现。下面是执行MapReduce函数的语法。
db.runCommand(
mapreduce : <collection>,
map : <mapfunction>,
reduce : <reducefunction>
[, query : <query filter object>]
[, sort : <sorts the input objects using this key. Useful for
optimization, like sorting by the emit key for fewer reduces>]
[, limit : <number of objects to return from collection>]
[, out : <see output options below>]
[, keeptemp: <true|false>]
[, finalize : <finalizefunction>]
[, scope : <object where fields go into javascript global scope >]
[, jsMode : true]
[, verbose : true]
)
Where the Output Options include:
replace : "collectionName"
merge : "collectionName"
reduce : "collectionName"
inline : 1 参考技术A mongodb中聚合函数完成sum的功能。
/**
* select sum(pop) total from zipsController
*/
exports.sumDemoAsync = function (opts)
var results = error_code: -1, error_msg: "error";
var pipeline = [
$group:
_id: null,
total: $sum: "$pop"
];
return opts.dbs.csdb.collection("zipsController").aggregateAsync(pipeline)
.timeout(opts.configs.timeoutnormal)本回答被提问者和网友采纳
mongodb聚合操作汇总
//1两表联合查询 db.orders.aggregate([ { $lookup: { from: "inventory",//附表 localField: "item.name",//主表字段 foreignField: "sku",//附表字段 as: "inventory_docs"//附表查询结果在主表显示的字段 } } ])
//$project筛选出来想要的字段 1是显示 不想显示_id 就是设置为 0 ,其他为 0会报错
db.runoob.aggregate( { $project: { _id: 0, title: 1, url: 1 , by_user: 1 } } )
//筛选likes大于70小于10000的
db.runoob.aggregate([ { $match: { likes: { $gt: 70, $lte: 10000 } } } ])
//跳过的个数
db.runoob.aggregate( { $skip: 1 } )
//根据by_user分组
db.runoob.aggregate([ { $match: { likes: { $gt: 0, $lte: 10000 } } }, { $group: { _id: "$by_user", count: { $sum: 1 } } } ])
//排序 db.runoob.aggregate( { "$sort": { "url": 1 } } )
以上是关于如何实现mongodb中的sum汇总操作?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
《MongoDB入门教程》第23篇 聚合统计之$sum表达式
《MongoDB入门教程》第23篇 聚合统计之$sum表达式
看门外汉如何实现:C#操作 MongoDB基本CURD的事务控制之 第二部分