MongoDB聚合group的利用指南

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MongoDB 聚合

MongoDB中聚合(aggregate)紧张用于处理惩罚数据(诸如统计均匀值,求和等)，并返回盘算后的数据结果。有点雷同sql语句中的 count(*)。
基本语法为：

db.collection.aggregate( [ <stage1>, <stage2>, ... ] )
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如今在mycol集合中有以下数据：

{ "_id" : 1, "name" : "tom", "sex" : "男", "score" : 100, "age" : 34 }
{ "_id" : 2, "name" : "jeke", "sex" : "男", "score" : 90, "age" : 24 }
{ "_id" : 3, "name" : "kite", "sex" : "女", "score" : 40, "age" : 36 }
{ "_id" : 4, "name" : "herry", "sex" : "男", "score" : 90, "age" : 56 }
{ "_id" : 5, "name" : "marry", "sex" : "女", "score" : 70, "age" : 18 }
{ "_id" : 6, "name" : "john", "sex" : "男", "score" : 100, "age" : 31 }
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1、$sum盘算总和。
　　Sql:

select sex,count(*) frommycol group by sex
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　　MongoDb:

db.mycol.aggregate([{$group: {_id: '$sex', personCount: {$sum: 1}}}])
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　　Sql:

select sex,sum(score) totalScore frommycol group by sex
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　　MongoDb:

db.mycol.aggregate([{$group: {_id: '$sex', totalScore: {$sum: '$score'}}}])
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2、$avg 盘算均匀值
　　Sql:

select sex,avg(score) avgScore frommycol group by sex
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　　Mongodb:

db.mycol.aggregate([{$group: {_id: '$sex', avgScore: {$avg: '$score'}}}])
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3、$max获取集合中所有文档对应值得最大值。
　　Sql:

select sex,max(score) maxScore frommycol group by sex
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　　Mongodb:

db.mycol.aggregate([{$group: {_id: '$sex', maxScore: {$max: '$score'}}}])
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4、$min 获取集合中所有文档对应值得最小值。
　　Sql:

select sex,min(score) minScore frommycol group by sex
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　　Mongodb:

db.mycol.aggregate([{$group: {_id: '$sex', minScore: {$min: '$score'}}}])
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5、$push 把文档中某一列对应的所有数据插入值到一个数组中。
　　Mongodb:

db.mycol.aggregate([{$group: {_id: '$sex', scores : {$push: '$score'}}}])
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6、$addToSet把文档中某一列对应的所有数据插入值到一个数组中,去掉重复的
　　

db.mycol.aggregate([{$group: {_id: '$sex', scores : {$addToSet: '$score'}}}])
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7、 $first根据资源文档的排序获取第一个文档数据。
　　

db.mycol.aggregate([{$group: {_id: '$sex', firstPerson : {$first: '$name'}}}])
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8、 $last根据资源文档的排序获取最后一个文档数据。
　　

db.mycol.aggregate([{$group: {_id: '$sex', lastPerson : {$last: '$name'}}}])
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9、全部统计null
　　

db.mycol.aggregate([{$group:{_id:null,totalScore:{$push:'$score'}}}])
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例子
　　如今在t2集合中有以下数据：

　　{ "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" }
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　　需求是统计出每个country/province下的userid的数量（同一个userid只统计一次）
　　过程如下。
　　首先试着如许来统计：
　　

db.t2.aggregate([{$group:{"_id":{"country":"$country","prov":"$province"},"number":{$sum:1}}}])
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　　结果是错误的：

　　原因是，如许来统计不能区分userid雷同的情况（上面的数据中sh有两个 userid = a)
　　为了办理这个问题，首先执行一个group，其id 是 country, province, userid三个field：
　　

db.t2.aggregate([ { $group: {"_id": { "country" : "$country", "province": "$province" , "uid" : "$userid" } } } ])
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　　可以看出，这步的目标是把雷同的userid只剩下一个。
　　然后第二步，再第一步的结果之上再执行统计：

　　db.t2.aggregate([ 
　　{ $group: {"_id": { "country" : "$country", "province": "$province" , "uid" : "$userid" } } } , 
　　{ $group: {"_id": { "country" : "$_id.country", "province": "$_id.province" }, count : { $sum : 1 } } } 
　　])
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　　这回就对了

　　参加一个$project操纵符，把_id去掉

　　db.t2.aggregate([ { $group: {"_id": { "country" : "$country", "province": "$province" , "uid" : "$userid" } } } , 
　　{ $group: {"_id": { "country" : "$_id.country", "province": "$_id.province" }, count: { $sum : 1 } } }, 
　　{ $project : {"_id": 0, "country" : "$_id.country", "province" : "$_id.province", "count" : 1}} 
　　])
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　　终极结果如下：

管道的概念

管道在Unix和Linux中一般用于将当前下令的输出结果作为下一个下令的参数。
MongoDB的聚合管道将MongoDB文档在一个管道处理惩罚完毕后将结果传递给下一个管道处理惩罚。管道操纵是可以重复的。
表达式：处理惩罚输入文档并输出。表达式是无状态的，只能用于盘算当前聚合管道的文档，不能处理惩罚其它的文档。
这里我们先容一下聚合框架中常用的几个操纵：

$project：修改输入文档的布局。可以用来重定名、增长或删除域，也可以用于创建盘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利用MongoDB的标准查询操纵。
$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命量的文档，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：输出靠近某一地理位置的有序文档。

1、$project实例
　　

db.mycol.aggregate({$project:{name : 1, score : 1}})
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　　如许的话结果中就只另有_id,name和score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话可以如许:
　　

db.mycol.aggregate({$project:{_id : 0, name : 1, score : 1}})
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2、$match实例
　　$match用于获取分数大于30小于并且小于100的记载，然后将符合条件的记载送到下一阶段$group管道操纵符举行处理惩罚
　　

db.mycol.aggregate([{$match :{score: {$gt: 30, $lt: 100}}},{$group:{_id:'$sex',count:{$sum:1}}}])
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总结

到此这篇关于MongoDB聚合group的文章就先容到这了,更多干系 MongoDB聚合group内容请搜刮脚本之家以前的文章或继续欣赏下面的干系文章盼望各人以后多多支持脚本之家！

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