SQL中的聚合函数和Mongodb中的管道相互对应的关系:

WHERE	             $match
GROUP BY $group
HAVING $match
SELECT $project
ORDER BY $sort
LIMIT $limit
SUM() $sum
COUNT() $sum
join $lookup

例子:

先创建文档,填充数据

/* 0 */
{
"_id" : ObjectId("5812b447311bb4272016496a"),
"cust_id" : "abc123",
"ord_date" : ISODate("2012-11-02T17:04:11.102Z"),
"status" : "A",
"price" : 50,
"items" : [{
"sku" : "xxx",
"qty" : 25,
"price" : 1
}, {
"sku" : "yyy",
"qty" : 25,
"price" : 1
}]
} /* 1 */
{
"_id" : ObjectId("58131494311bb418b058fcba"),
"cust_id" : "a",
"ord_date" : ISODate("2012-11-02T17:04:11.102Z"),
"status" : "B",
"price" : 70,
"items" : [{
"sku" : "xxx",
"qty" : 25,
"price" : 1
}, {
"sku" : "yyy",
"qty" : 25,
"price" : 1
}]
} /* 2 */
{
"_id" : ObjectId("581314b6311bb418b058fcbb"),
"cust_id" : "ab",
"ord_date" : ISODate("2012-11-02T17:04:11.102Z"),
"status" : "E",
"price" : 60,
"items" : [{
"sku" : "xxx",
"qty" : 55,
"price" : 1
}, {
"sku" : "yyy",
"qty" : 25,
"price" : 1
}]
}

例1:

SQL:

SELECT COUNT(*) AS count  FROM orders

  

Mongodb:

db.orders.aggregate([
  {
    $group:{
          _id:null,
          count:{$sum:1}
        }
  }
])

例2:

SQL:

SELECT SUM(price) AS total FROM orders

Mongodb:

db.orders.aggregate(
         [
          {
            $group:             {
            _id:null,
            total:{$sum:"$price"}
            }
          }
        ])

例3:

SQL:

SELECT cust_id,SUM(price) AS total FROM orders GROUP BY cust_id

Mongodb:

db.orders.aggregate([
            {
              $group:
                  {
                     _id:"$cust_id",
                    total:
                      {
                       $sum:"$price"
                      }
                  }
            },
            {               $sort:
                {
                  total:1
                }
            }           ])  

例4:

SQL:

SELECT cust_id, ord_date,SUM(price) AS total  FROM orders  GROUP BY cust_id, ord_date

Mongodb:

db.orders.aggregate([
{
    $group:
    {
      _id:
     {
       cust_id:"$cust_id",
       ord_date:
            {
            month:{$month:"$ord_date"},
            day:{$dayOfMonth:"$ord_date"},
            year:{$year:"$ord_date"}
            }
      },
      total:{$sum:"$price"}      }
}
])

例5:

SQL:

SELECT cust_id,count(*) FROM orders GROUP BY cust_id  HAVING count(*) > 1

Mongodb:

db.orders.aggregate([
{
$group:{_id:"$cust_id",
count:{$sum:1}
}
},
{$match:{count:{$gt:1}}} ])

例6:

SQL:

SELECT cust_id,ord_date,SUM(price) AS total  FROM orders  GROUP BY cust_id,ord_date  HAVING total > 250

Mongodb:

db.orders.aggregate( [
{
$group: {
_id: {
cust_id: "$cust_id",
ord_date: {
month: { $month: "$ord_date" },
day: { $dayOfMonth: "$ord_date" },
year: { $year: "$ord_date"}
}
},
total: { $sum: "$price" }
}
},
{ $match: { total: { $gt: 250 } } }
] )

例6:

SQL:

SELECT cust_id,SUM(price) as total FROM orders WHERE status = 'A' GROUP BY cust_id

Mongodb:

db.orders.aggregate([
{$match:{status:'A'}},
{$group:{_id:"$cust_id",total:{$sum:"$price"}}}
])

例7:

SQL:

SELECT cust_id,SUM(price) as total FROM orders WHERE status = 'A' GROUP BY cust_id HAVING total > 250

Mongodb:

db.orders.aggregate([
{ $match: { status: 'A' } },
{$group:{_id:"$cust_id",total:{$sum:"$price"}}},
{$match:{total:{$gt:250}}}
])

例8:

SQL:

SELECT cust_id,SUM(li.qty) as qty FROM orders o, order_lineitem li WHERE li.order_id = o.id GROUP BY cust_id

Mongodb:

$unwind的作用是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

假如我们的需求是统计每个items出现的次数

这个时候就需要用到先将$unwind items拆分,然后根据具体的items来做分组统计

db.orders.aggregate([
{$unwind:"$items"},
{$group:{_id:"$cust_id",qty:{$sum:"$items.qty"}}}
])

例9:  

SQL:

SELECT COUNT(*) FROM (SELECT cust_id,ord_date FROM orders GROUP BY cust_id,ord_date) as DerivedTable

Mongodb:

db.orders.aggregate([
{$group:
{
_id:{
cust_id:"$cust_id",
ord_date:{
month:{$month:"$ord_date"},
day:{$dayOfMonth:"$ord_date"},
year:{$year:"$ord_date"}
}
}
}
},
{
$group:{
_id:null,
count:{$sum:1}
}
}
])

格式要注意

db.orders.aggregate([

{$match:{}},                ----where
{$group:{ ----group
    _id:排序字段
    total:{聚合函数}
}},
{$match:{}} ----having
])

 

  

  

     

 

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