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這篇文章將為大家詳細講解有關MongoDB中如何聚合統計計算,小編覺得挺實用的,因此分享給大家做個參考,希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。
我們一般通過表達式$sum來計算總和。因為MongoDB的文檔有數組字段,所以可以簡單的將計算總和分成兩種:
1,統計符合條件的所有文檔的某個字段的總和;
2,統計每個文檔的數組字段里面的各個數據值的和。這兩種情況都可以通過$sum表達式來完成。
以上兩種情況的聚合統計,分別對應與聚合框架中的 $group
操作步驟和 $project
操作步驟。
1.$group
直接看例子吧。
Case 1
測試集合mycol中的數據如下:
{ title: 'MongoDB Overview', description: 'MongoDB is no sql database', by_user: 'runoob.com', url: 'http://www.runoob.com', tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'], likes: 100 }, { title: 'NoSQL Overview', description: 'No sql database is very fast', by_user: 'runoob.com', url: 'http://www.runoob.com', tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'], likes: 10 }, { title: 'Neo4j Overview', description: 'Neo4j is no sql database', by_user: 'Neo4j', url: 'http://www.neo4j.com', tags: ['neo4j', 'database', 'NoSQL'], likes: 750 }
現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
db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : 1}}}])
查詢結果如下:
/* 1 */ { "_id" : "Neo4j", "num_tutorial" : 1 }, /* 2 */ { "_id" : "runoob.com", "num_tutorial" : 2 }
Case 2
統計每個作者被like的總和,計算表達式:
db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : "$likes"}}}])
查詢結果如下;
/* 1 */ { "_id" : "Neo4j", "num_tutorial" : 750 }, /* 2 */ { "_id" : "runoob.com", "num_tutorial" : 110 }
Case 3
上面例子有些簡單,我們再豐富一下,測試集合sales的數據如下:
{ "_id" : 1, "item" : "abc", "price" : 10, "quantity" : 2, "date" : ISODate("2014-01-01T08:00:00Z") } { "_id" : 2, "item" : "jkl", "price" : 20, "quantity" : 1, "date" : ISODate("2014-02-03T09:00:00Z") } { "_id" : 3, "item" : "xyz", "price" : 5, "quantity" : 5, "date" : ISODate("2014-02-03T09:05:00Z") } { "_id" : 4, "item" : "abc", "price" : 10, "quantity" : 10, "date" : ISODate("2014-02-15T08:00:00Z") } { "_id" : 5, "item" : "xyz", "price" : 5, "quantity" : 10, "date" : ISODate("2014-02-15T09:05:00Z") }
需要完成的目標是,基于日期分組,統計每天的銷售額,聚合公式為:
db.sales.aggregate( [ { $group: { _id: { day: { $dayOfYear: "$date"}, year: { $year: "$date" } }, totalAmount: { $sum: { $multiply: [ "$price", "$quantity" ] } }, count: { $sum: 1 } } } ] )
查詢結果是:
{ "_id" : { "day" : 46, "year" : 2014 }, "totalAmount" : 150, "count" : 2 } { "_id" : { "day" : 34, "year" : 2014 }, "totalAmount" : 45, "count" : 2 } { "_id" : { "day" : 1, "year" : 2014 }, "totalAmount" : 20, "count" : 1 }
2.$project階段
Case 4
假設存在一個 students 集合,其數據結構如下:
{ "_id": 1, "quizzes": [ 10, 6, 7 ], "labs": [ 5, 8 ], "final": 80, "midterm": 75 } { "_id": 2, "quizzes": [ 9, 10 ], "labs": [ 8, 8 ], "final": 95, "midterm": 80 } { "_id": 3, "quizzes": [ 4, 5, 5 ], "labs": [ 6, 5 ], "final": 78, "midterm": 70 }
現在的需求是統計每個學生的 平常的測驗分數總和、實驗分數總和、期末其中分數總和。
db.students.aggregate([ { $project: { quizTotal: { $sum: "$quizzes"}, labTotal: { $sum: "$labs" }, examTotal: { $sum: [ "$final", "$midterm" ] } } } ])
其查詢輸出結果如下:
{ "_id" : 1, "quizTotal" : 23, "labTotal" : 13, "examTotal" : 155 } { "_id" : 2, "quizTotal" : 19, "labTotal" : 16, "examTotal" : 175 } { "_id" : 3, "quizTotal" : 14, "labTotal" : 11, "examTotal" : 148 }
關于“MongoDB中如何聚合統計計算”這篇文章就分享到這里了,希望以上內容可以對大家有一定的幫助,使各位可以學到更多知識,如果覺得文章不錯,請把它分享出去讓更多的人看到。
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