1 mongodb的聚合是什么

  聚合(aggregate)是基于数据处理的聚合管道,每个文档通过一个由多个阶段(stage)组成的管道,可以对每个阶段的管道进行分组、过滤等功能,然后经过一系列的处理,输出相应的结果。

2 mongodb的常用管道和表达式

知识点:

  • 掌握mongodb中管道的语法
  • 掌握mongodb中管道命令
2.1 常用管道命令

在mongodb中,⽂档处理完毕后, 通过管道进⾏下⼀次处理 常用管道命令如下:

  • $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
2.2 常用表达式

表达式:处理输⼊⽂档并输出 语法:表达式:'$列名' 常⽤表达式:

  • $sum: 计算总和, $sum:1 表示以⼀倍计数
  • $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

3 管道命令之$group

3.1 按照某个字段进行分组

$group是所有聚合命令中用的最多的一个命令,用来将集合中的文档分组,可用于统计结果

#按性别分组,统计个数
db.stu.aggregate(
{$group:
{
_id:"$gender",
counter:{$sum:1}
}
}
)

其中注意点:

  • db.db_name.aggregate是语法,所有的管道命令都需要写在其中
  • _id 表示分组的依据,按照哪个字段进行分组,需要使用$gender表示选择这个字段进行分组
  • $sum:1 表示把每条数据作为1进行统计,统计的是该分组下面数据的条数
3.2 group by null

当我们需要统计整个文档的时候,$group 的另一种用途就是把整个文档分为一组进行统计

#统计整个文档的个数
db.stu.aggregate(
{$group:
{
_id:null,
counter:{$sum:1}
}
}
)

其中注意点:

  • _id:null 表示不指定分组的字段,即统计整个文档,此时获取的counter表示整个文档的个数
3.3 数据透视

正常情况在统计的不同性别的数据的时候,需要知道所有的name,需要逐条观察,如果通过某种方式把所有的name放到一起,那么此时就可以理解为数据透视

#统计不同性别的学生
db.stu.aggregate(
{$group:
{
_id:null,
name:{$push:"$name"}
}
}
)
#使用$$ROOT可以将整个文档放入数组中
db.stu.aggregate(
{$group:
{
_id:null,
name:{$push:"$$ROOT"}
}
}
)

4 管道命令之$match

$match用于进行数据的过滤,是在能够在聚合操作中使用的命令,和find区别在于$match 操作可以把结果交给下一个管道处理,而find不行

#查询年龄大于20的学生
db.stu.aggregate(
{$match:{age:{$gt:20}}
) #查询年龄大于20的男女学生的人数
db.stu.aggregate(
{$match:{age:{$gt:20}}
{$group:{_id:"$gender",counter:{$sum:1}}}
)

5 管道命令之$project

$project用于修改文档的输入输出结构,例如重命名,增加,删除字段

 #查询性别为男,年龄大于20的学生,查询结果仅输出年龄姓名
db.stu.aggregate(
{$match:{age:{$gt:20}, gender : "man"}},
{$project:{_id:0,name:1,age:1}}
)
#查询男女生人生,输出人数
db.stu.aggregate(
{$group:{_id:"$gender",counter:{$sum:1}}}
{$project:{_id:0,counter:1}}
)

6 管道命令之$sort

$sort用于将输入的文档排序后输出

#查询男女人数,按照人数降序排序

db.stu.aggregate(
{$group:{_id:"$gender",counter:{$sum:1}}},
{$sort:{counter:-1}}
)

7 管道命令之$skip 和 $limit

  • $limit限制返回数据的条数
  • $skip 跳过指定的文档数,并返回剩下的文档数
  • 同时使用时先使用skip在使用limit
#统计男女生人数,按照人数升序,返回第二条数据
db.stu.aggregate(
{$group:{_id:"$gender",counter:{$sum:1}}},
{$sort:{counter:-1}},
{$skip:1},
{$limit:1}
)

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