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聚合( Aggregation )為集合文檔數據提供各種處理數據方法,并返回計算結果。MongoDB 提供了3 種方式來執行聚合命令:聚合管道方法、map-reduce 方法和單一目標聚合方法。
1.聚合管道方法
聚合管道方法又可以直接理解為合計流水線法,就是把集合里若干含數值型的文檔記錄,其鍵對應的值進行各種分類統計。該方法支持分片集合操作。
語法: db.collection_name.aggregate(
[{$match: {<field>}},//統計查找條件
{$group:{<fieldl >,< field2 >}}
//fieldl 為分類字段; field2 為含各種統計操作符的數值型字段,如$sum、$avg、$min、$max、$push、$addToSet、$first、$last操作符
db.Sale_detail.aggregate( [ { $match: {ok : false} //查找條件,與find()的查找條件使用方法一樣 }, { $group: { _id: "$goodsid", total: {$sum: "$amount"} //按goodsid分類統計amount字段的總數量 } } ] )
_id :"$goodsid" ,goodsid為分類字段名,_id為必須指定唯一性字段,不能改為其他名稱的字段;total為統計結果字段名,可以是任意的符合起名規則的新名稱。$sum為求和操作符號, $amount為求和字段,必須加上雙引號。
2. map-reduce方法
語法: db.collection_name. mapreduce(
function() {emit( <this.field1>,<this.field2>)},
function(key, value){return array.sum(values)},
{query: {<field>} ,out:<"resultname">}
命令說明:
function(){emit(<this.field1>, <this.field2>)},把集合對應的字段<field1><field2>進行map(影射)操作。
把自field1值和求得值連同out:<"resultname">一起返回。
query:{<field>}在集合里查詢符合<field>條件的文檔。
該方式進行聚合運算,效率較聚合管道方式要低,而且使用更復雜。
3. 單一目標聚合方法
該方法下,目前有兩種聚合操作功能:db.collection_name.count()和db.collection_name.distinct()。
(1)語法:db.collection_name.count(query, options)
命令說明:統計集合里符合查詢條件的文檔數量, query 為查詢條件, option 參數詳細說明如表
統計符合條件的記錄數
db.Sale_detail.count({ok: false})
從第二條開始統計符合條件的記錄數
db.Sale_detail.count({ok: false}, {skip: 1})
統計指定鍵的不同值并返回不同值
db.Sale_detail.distinct("goodsid")
單一目標聚合方法,可以直接在find()后加點使用。
如goodsdb.Sale_detail.find({ok:false}).count()
goodsdb.Sale_detail.find({ok:false}).count().skip(1)
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