聚合 aggregate

  • 聚合(aggregate)主要用于计算数据,类似sql中的sum()、avg()
  • 语法
  1. db.集合名称.aggregate([{管道:{表达式}}])

管道

  • 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输入
  1. ps ajx | grep mongo
  • 在mongodb中,管道具有同样的作用,文档处理完毕后,通过管道进行下一次处理
  • 常用管道
    • $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
    • $unwind:将数组类型的字段进行拆分

表达式

  • 处理输入文档并输出
  • 语法
  1. 表达式:'$列名'
  1. 常用表达式
  • $sum:计算总和,$sum:1同count表示计数
  • $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
  • $first:根据资源文档的排序获取第一个文档数据
  • $last:根据资源文档的排序获取最后一个文档数据

$group

  • 将集合中的文档分组,可用于统计结果
  • _id表示分组的依据,使用某个字段的格式为'$字段'
  • 例1:统计男生、女生的总人数
  1. db.stu.aggregate([
  2. {$group:
  3. {
  4. _id:'$gender',
  5. counter:{$sum:1}
  6. }
  7. }
  8. ])

Group by null

  • 将集合中所有文档分为一组
  • 例2:求学生总人数、平均年龄
  1. db.stu.aggregate([
  2. {$group:
  3. {
  4. _id:null,
  5. counter:{$sum:1},
  6. avgAge:{$avg:'$age'}
  7. }
  8. }
  9. ])

透视数据

  • 例3:统计学生性别及学生姓名
  1. db.stu.aggregate([
  2. {$group:
  3. {
  4. _id:'$gender',
  5. name:{$push:'$name'}
  6. }
  7. }
  8. ])
  • 使用$$ROOT可以将文档内容加入到结果集的数组中,代码如下
  1. db.stu.aggregate([
  2. {$group:
  3. {
  4. _id:'$gender',
  5. name:{$push:'$$ROOT'}
  6. }
  7. }
  8. ])

$match

  • 用于过滤数据,只输出符合条件的文档
  • 使用MongoDB的标准查询操作
  • 例1:查询年龄大于20的学生
  1. db.stu.aggregate([
  2. {$match:{age:{$gt:20}}}
  3. ])
  • 例2:查询年龄大于20的男生、女生人数
  1. db.stu.aggregate([
  2. {$match:{age:{$gt:20}}},
  3. {$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}}
  4. ])
  1.  

$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
  • 例1:查询学生的姓名、年龄
  1. db.stu.aggregate([
  2. {$project:{_id:0,name:1,age:1}}
  3. ])
  • 例2:查询男生、女生人数,输出人数
  1. db.stu.aggregate([
  2. {$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}},
  3. {$project:{_id:0,counter:1}}
  4. ])

$sort

  • 将输入文档排序后输出
  • 例1:查询学生信息,按年龄升序
  1. b.stu.aggregate([{$sort:{age:1}}])
  • 例2:查询男生、女生人数,按人数降序
  1. db.stu.aggregate([
  2. {$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}},
  3. {$sort:{counter:-1}}
  4. ])

$limit

  • 限制聚合管道返回的文档数
  • 例1:查询2条学生信息
  1. db.stu.aggregate([{$limit:2}])
  2.  

$skip

  • 跳过指定数量的文档,并返回余下的文档
  • 例2:查询从第3条开始的学生信息
  1. db.stu.aggregate([{$skip:2}])
  • 例3:统计男生、女生人数,按人数升序,取第二条数据
  1. db.stu.aggregate([
  2. {$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}},
  3. {$sort:{counter:1}},
  4. {$skip:1},
  5. {$limit:1}
  6. ])
  • 注意顺序:先写skip,再写limit
  1.  

$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

语法1

  • 对某字段值进行拆分
  1. db.集合名称.aggregate([{$unwind:'$字段名称'}])
  • 构造数据
  1. db.t2.insert({_id:1,item:'t-shirt',size:['S','M','L']})
  • 查询
  1. db.t2.aggregate([{$unwind:'$size'}])

语法2

  • 对某字段值进行拆分
  • 处理空数组、非数组、无字段、null情况
  1. db.inventory.aggregate([{
  2. $unwind:{
  3. path:'$字段名称',
  4. preserveNullAndEmptyArrays:<boolean>#防止数据丢失
  5. }
  6. }])
  • 构造数据
  1. db.t3.insert([
  2. { "_id" : 1, "item" : "a", "size": [ "S", "M", "L"] },
  3. { "_id" : 2, "item" : "b", "size" : [ ] },
  4. { "_id" : 3, "item" : "c", "size": "M" },
  5. { "_id" : 4, "item" : "d" },
  6. { "_id" : 5, "item" : "e", "size" : null }
  7. ])
  • 使用语法1查询
  1. db.t3.aggregate([{$unwind:'$size'}])
  • 查看查询结果,发现对于空数组、无字段、null的文档,都被丢弃了
  • 问:如何能不丢弃呢?
  • 答:使用语法2查询
  1. db.t3.aggregate([{$unwind:{path:'$sizes',preserveNullAndEmptyArrays:true}}])
  1.  

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