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      MongoDB aggregate 运用篇个人总结
      发布时间:2016-12-21 08:08:10 关键词: MongoDB,aggregate
      内容简介:最近一直在用mongodb,有时候会需要用到统计,在网上查了一些资料,最适合用的就是用aggregate,以下介绍一下自己运用的心得

    最近一直在用mongodb,有时候会需要用到统计,在网上查了一些资料,最适合用的就是用aggregate,以下介绍一下自己运用的心得。。

    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: 'http://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: 'http://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。

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