【Mongodb教程 第十一课 】MongoDB 聚合
聚合操作过程中的数据记录和计算结果返回。聚合操作分组值从多个文档,并可以执行各种操作,分组数据返回单个结果。在SQL COUNT(*)和group by 相当于MongoDB的聚集。
aggregate() 方法
对于在MongoDB中聚集,应该使用aggregate()方法。
语法:
aggregate() 方法的基本语法如下
>db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)
例子:
在集合中,有以下的数据:
{
_id: ObjectId(7df78ad8902c)
title: 'MongoDB Overview',
description: 'MongoDB is no sql database',
by_user: 'yiibai point',
url: 'http://www.yiibai.com',
tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
likes: 100
},
{
_id: ObjectId(7df78ad8902d)
title: 'NoSQL Overview',
description: 'No sql database is very fast',
by_user: 'yiibai point',
url: 'http://www.yiibai.com',
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
},
现在从上面的集合,如果想显示一个列表,有很多用户写的教程,那么使用 aggregate() 方法,如下所示:
> db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : 1}}}])
{
"result" : [
{
"_id" : "yiibai point",
"num_tutorial" : 2
},
{
"_id" : "yiibai point",
"num_tutorial" : 1
}
],
"ok" : 1
}
>
上述使用的情况相当于SQL查询 select by_user, count(*) from mycol group by by_user
在上面的例子中,我们已分组字段 by_user 文档,并在每个的次数by_user先前的值总和递增。没有聚集表达式列表。
表达式 | 描述 | 实例 |
---|---|---|
$sum | 总结从集合中的所有文件所定义的值. | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : "$likes"}}}]) |
$avg | 从所有文档集合中所有给定值计算的平均. | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$avg : "$likes"}}}]) |
$min | 获取集合中的所有文件中的相应值最小. | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$min : "$likes"}}}]) |
$max | 获取集合中的所有文件中的相应值的最大. | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$max : "$likes"}}}]) |
$push | 值插入到一个数组生成文档中. | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$push: "$url"}}}]) |
$addToSet | 值插入到一个数组中所得到的文档,但不会创建重复. | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$addToSet : "$url"}}}]) |
$first | 根据分组从源文档中获取的第一个文档。通常情况下,这才有意义,连同以前的一些应用 “$sort”-stage. | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", first_url : {$first : "$url"}}}]) |
$last | 根据分组从源文档中获取最后的文档。通常,这才有意义,连同以前的一些应用 “$sort”-stage. | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", last_url : {$last : "$url"}}}]) |
管道概念
在UNIX命令 shell管道是指一些输入和输出作为输入下一个命令等执行操作的可能性。 MongoDB 聚合框架也支持同样的概念。有一组可能的阶段,每个这些的一组文档作为输入,并产生一个结果集的文件(或最终生成的JSON文档在管道末端)。然后又再次被用来为下一阶段等。
可能的阶段聚合框架如下:
- $project: 用于选择从收集的一些具体字段。
- $match: 这是一个滤波操作,因此可以减少量,作为下一阶段的输入给定的文档。
- $group: 如上所讨论的,这不实际的聚合。
- $sort: 文件排序。
- $skip: 与此有可能向前跳过的文件列表中的一个给定的的文档数量。
- $limit: 这限制了的文档数量看一下由从当前位置开始的给定数
- $unwind: 这是用来平仓文档的中使用数组。使用数组时,数据是一种pre-joinded,再次有个别文件,此操作将被取消。因此,这个阶段,数量会增加文件的下一阶段。
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