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MongoDB aggregate 運用篇個人總結

2020-03-14 13:04:06
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來源:轉載
供稿:網友

最近一直在用mongodb,有時候會需要用到統(tǒng)計,在網上查了一些資料,最適合用的就是用aggregate,以下介紹一下自己運用的心得。。

MongoDB 聚合
MongoDB中聚合(aggregate)主要用于處理數據(諸如統(tǒng)計平均值,求和等),并返回計算后的數據結果。有點類似sql語句中的 count(*)。
aggregate() 方法
MongoDB中聚合的方法使用aggregate()。
語法
aggregate() 方法的基本語法格式如下所示:

db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)
實例

集合中的數據如下:

{  _id: ObjectId(7df78ad8902c)  title: 'MongoDB Overview',   description: 'MongoDB is no sql database',  by_user: 'vevb.com',  url: 'http://www.companysz.com',  tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],  likes: 100},{  _id: ObjectId(7df78ad8902d)  title: 'NoSQL Overview',   description: 'No sql database is very fast',  by_user: 'vevb.com',  url: 'http://www.companysz.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},

現(xiàn)在我們通過以上集合計算每個作者所寫的文章數,使用aggregate()計算結果如下:

> 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}>

以上實例類似sql語句: select by_user, count(*) from mycol group by by_user
在上面的例子中,我們通過字段by_user字段對數據進行分組,并計算by_user字段相同值的總和。
下表展示了一些聚合的表達式:

 

表達式 描述 實例
$sum 計算總和。 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : "$likes"}}}])
$avg 計算平均值 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$avg : "$likes"}}}])
$min 獲取集合中所有文檔對應值得最小值。 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$min : "$likes"}}}])
$max 獲取集合中所有文檔對應值得最大值。 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$max : "$likes"}}}])
$push 在結果文檔中插入值到一個數組中。 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$push: "$url"}}}])
$addToSet 在結果文檔中插入值到一個數組中,但不創(chuàng)建副本。 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$addToSet : "$url"}}}])
$first 根據資源文檔的排序獲取第一個文檔數據。 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", first_url : {$first : "$url"}}}])
$last 根據資源文檔的排序獲取最后一個文檔數據 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", last_url : {$last : "$url"}}}])

 

管道的概念
管道在Unix和Linux中一般用于將當前命令的輸出結果作為下一個命令的參數。
MongoDB的聚合管道將MongoDB文檔在一個管道處理完畢后將結果傳遞給下一個管道處理。管道操作是可以重復的。
表達式:處理輸入文檔并輸出。表達式是無狀態(tài)的,只能用于計算當前聚合管道的文檔,不能處理其它的文檔。
這里我們介紹一下聚合框架中常用的幾個操作:
$project:修改輸入文檔的結構。可以用來重命名、增加或刪除域,也可以用于創(chuàng)建計算結果以及嵌套文檔。
$match:用于過濾數據,只輸出符合條件的文檔。$match使用MongoDB的標準查詢操作。
$limit:用來限制MongoDB聚合管道返回的文檔數。
$skip:在聚合管道中跳過指定數量的文檔,并返回余下的文檔。
$unwind:將文檔中的某一個數組類型字段拆分成多條,每條包含數組中的一個值。
$group:將集合中的文檔分組,可用于統(tǒng)計結果。
$sort:將輸入文檔排序后輸出。
$geoNear:輸出接近某一地理位置的有序文檔。

管道操作符實例

1、$project實例

db.article.aggregate(  { $project : {    title : 1 ,    author : 1 ,  }} );

這樣的話結果中就只還有_id,tilte和author三個字段了,默認情況下_id字段是被包含的,如果要想不包含_id話可以這樣:

db.article.aggregate(  { $project : {    _id : 0 ,    title : 1 ,    author : 1  }});

2.$match實例

db.articles.aggregate( [            { $match : { score : { $gt : 70, $lte : 90 } } },            { $group: { _id: null, count: { $sum: 1 } } }            ] );

$match用于獲取分數大于70小于或等于90記錄,然后將符合條件的記錄送到下一階段$group管道操作符進行處理。

3.$skip實例

db.article.aggregate(  { $skip : 5 });

經過$skip管道操作符處理后,前五個文檔被"過濾"掉。

別人寫過的我就不過多描述了,大家一搜能搜索到N多一樣的,我寫一下我的總結。

基礎知識

請大家自行查找更多,以下是關鍵文檔。

操作符介紹:

$project:包含、排除、重命名和顯示字段
$match:查詢,需要同find()一樣的參數
$limit:限制結果數量
$skip:忽略結果的數量
$sort:按照給定的字段排序結果
$group:按照給定表達式組合結果
$unwind:分割嵌入數組到自己頂層文件


文檔:MongoDB 官方aggregate說明。

相關使用:

db.collection.aggregate([array]);

array可是是任何一個或多個操作符。
group和match的用法,使用過sqlserver,group的用法很好理解,根據指定列進行分組統(tǒng)計,可以統(tǒng)計分組的數量,也能統(tǒng)計分組中的和或者平均值等。
group之前的match,是對源數據進行查詢,group之后的match是對group之后的數據進行篩選;

同理,sort,skip,limit也是同樣的原理;

 {_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:
應用一:統(tǒng)計name的數量和總數;

db.collection.aggregate([  {$group:{_id:"$name",count:{$sum:1},total:{$sum:"$num"}}]);

應用二:統(tǒng)計status=1的name的數量;

db.collection.aggregate([  {$match:{status:1}},  {$group:{_id:"$name",count:{$sum:1}}}]);

應用三:統(tǒng)計name的數量,并且數量為小于2的;

db.collection.aggregate([  {$group:{_id:"$name",count:{$sum:1}},  {$match:{count:{$lt:2}}}]);

應用四:統(tǒng)計stauts=1的name的數量,并且數量為1的;

db.collection.aggregate([  {$match:{status:1}},  {$group:{_id:"$name",count:{$sum:1}}},  {$match:{count:1}}]);

多列group,根據name和status進行多列

db.collection.aggregate([  {$group:{_id:{name:"$name",st:"$status"},count:{$sum:1}}}]);

$project該操作符很簡單,

db.collection.aggregate([  {$project:{name:1,status:1}}]);

結果是,只有_id,name,status三個字段的表數據,相當于sql表達式 select _id,name,status from collection
 
$unwind
這個操作符可以將一個數組的文檔拆分為多條文檔,在特殊條件下有用,本人暫沒有進行過多的研究。
 
以上基本就可以實現(xiàn)大部分統(tǒng)計了,group前條件,group后條件,是重點。


注:相關教程知識閱讀請移步到MongoDB頻道。
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