MongoDB的聚合操作
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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MongoDB的聚合操作相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
mongodb的聚合操作
学习目标
- 了解 mongodb的聚合原理
- 掌握 mongdb的管道命令
- 掌握 mongdb的表达式
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
知识点:
- 掌握mongodb中管道的语法
- 掌握mongodb中管道命令
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:{$sum:1}
}
}
)
其中注意点:
_id:null
表示不指定分组的字段,即统计整个文档,此时获取的counter
表示整个文档的个数
3.3 数据透视
正常情况在统计的不同性别的数据的时候,需要知道所有的name,需要逐条观察,如果通过某种方式把所有的name放到一起,那么此时就可以理解为数据透视
使用示例如下:
-
统计不同性别的学生
db.stu.aggregate( {$group: { _id:null, name:{$push:"$name"} } } )
-
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:
-
查询年龄大于20的学生
db.stu.aggregate( {$match:{age:{$gt:20}} )
-
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
$project
用于修改文档的输入输出结构,例如重命名,增加,删除字段
使用示例如下:
-
查询学生的年龄、姓名,仅输出年龄姓名
db.stu.aggregate( {$project:{_id:0,name:1,age:1}} )
-
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
$sort
用于将输入的文档排序后输出
使用示例如下:
-
查询学生信息,按照年龄升序
db.stu.aggregate({$sort:{age:1}})
-
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:
-
查询2条学生信息
db.stu.aggregate( {$limit:2} )
-
查询从第三条开始的学生信息
db.stu.aggregate( {$skip: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} )
8 小结
- 理解聚合操作的是在干什么
- 掌握
$group
,$match
,$project
的使用 - 熟悉
$sort
,$limit
,$skip
的使用 - 实现常用的表达式
以上是关于MongoDB的聚合操作的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
mongodb Aggregation聚合操作之$facet