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這篇文章將為大家詳細講解有關怎么在MongoDB中對group聚合進行操作,文章內容質量較高,因此小編分享給大家做個參考,希望大家閱讀完這篇文章后對相關知識有一定的了解。
MongoDB中聚合(aggregate)主要用于處理數據(諸如統計平均值,求和等),并返回計算后的數據結果。有點類似sql語句中的 count(*)。
基本語法為:db.collection.aggregate( [ <stage1>, <stage2>, ... ] )
現在在mycol集合中有以下數據:
{ "_id" : 1, "name" : "tom", "sex" : "男", "score" : 100, "age" : 34 }
{ "_id" : 2, "name" : "jeke", "sex" : "男", "score" : 90, "age" : 24 }
{ "_id" : 3, "name" : "kite", "sex" : "女", "score" : 40, "age" : 36 }
{ "_id" : 4, "name" : "herry", "sex" : "男", "score" : 90, "age" : 56 }
{ "_id" : 5, "name" : "marry", "sex" : "女", "score" : 70, "age" : 18 }
{ "_id" : 6, "name" : "john", "sex" : "男", "score" : 100, "age" : 31 }
1、$sum計算總和。
Sql: select sex,count(*) frommycol group by sex
MongoDb: db.mycol.aggregate([{$group: {_id: '$sex', personCount: {$sum: 1}}}])
Sql: select sex,sum(score) totalScore frommycol group by sex
MongoDb: db.mycol.aggregate([{$group: {_id: '$sex', totalScore: {$sum: '$score'}}}])
2、$avg 計算平均值
Sql: select sex,avg(score) avgScore frommycol group by sex
Mongodb: db.mycol.aggregate([{$group: {_id: '$sex', avgScore: {$avg: '$score'}}}])
3、$max獲取集合中所有文檔對應值得最大值。
Sql: select sex,max(score) maxScore frommycol group by sex
Mongodb: db.mycol.aggregate([{$group: {_id: '$sex', maxScore: {$max: '$score'}}}])
4、$min 獲取集合中所有文檔對應值得最小值。
Sql: select sex,min(score) minScore frommycol group by sex
Mongodb: db.mycol.aggregate([{$group: {_id: '$sex', minScore: {$min: '$score'}}}])
5、$push 把文檔中某一列對應的所有數據插入值到一個數組中。
Mongodb: db.mycol.aggregate([{$group: {_id: '$sex', scores : {$push: '$score'}}}])
6、$addToSet把文檔中某一列對應的所有數據插入值到一個數組中,去掉重復的
db.mycol.aggregate([{$group: {_id: '$sex', scores : {$addToSet: '$score'}}}])
7、 $first根據資源文檔的排序獲取第一個文檔數據。
db.mycol.aggregate([{$group: {_id: '$sex', firstPerson : {$first: '$name'}}}])
8、 $last根據資源文檔的排序獲取最后一個文檔數據。
db.mycol.aggregate([{$group: {_id: '$sex', lastPerson : {$last: '$name'}}}])
9、全部統計null
db.mycol.aggregate([{$group:{_id:null,totalScore:{$push:'$score'}}}])
例子
現在在t2集合中有以下數據:
{ "country" : "china", "province" : "sh", "userid" : "a" }
{ "country" : "china", "province" : "sh", "userid" : "b" }
{ "country" : "china", "province" : "sh", "userid" : "a" }
{ "country" : "china", "province" : "sh", "userid" : "c" }
{ "country" : "china", "province" : "bj", "userid" : "da" }
{ "country" : "china", "province" : "bj", "userid" : "fa" }
需求是統計出每個country/province下的userid的數量(同一個userid只統計一次)
過程如下。
首先試著這樣來統計:
db.t2.aggregate([{$group:{"_id":{"country":"$country","prov":"$province"},"number":{$sum:1}}}])
結果是錯誤的:
原因是,這樣來統計不能區分userid相同的情況 (上面的數據中sh有兩個 userid = a)
為了解決這個問題,首先執行一個group,其id 是 country, province, userid三個field:
db.t2.aggregate([ { $group: {"_id": { "country" : "$country", "province": "$province" , "uid" : "$userid" } } } ])
可以看出,這步的目的是把相同的userid只剩下一個。
然后第二步,再第一步的結果之上再執行統計:
db.t2.aggregate([ { $group: {"_id": { "country" : "$country", "province": "$province" , "uid" : "$userid" } } } , { $group: {"_id": { "country" : "$_id.country", "province": "$_id.province" }, count : { $sum : 1 } } } ])
這回就對了
加入一個$project操作符,把_id去掉
db.t2.aggregate([ { $group: {"_id": { "country" : "$country", "province": "$province" , "uid" : "$userid" } } } , { $group: {"_id": { "country" : "$_id.country", "province": "$_id.province" }, count: { $sum : 1 } } }, { $project : {"_id": 0, "country" : "$_id.country", "province" : "$_id.province", "count" : 1}} ])
最終結果如下:
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。
$geoNear:輸出接近某一地理位置的有序文檔。
1、$project實例
db.mycol.aggregate({$project:{name : 1, score : 1}})
這樣的話結果中就只還有_id,name和score三個字段了,默認情況下_id字段是被包含的,如果要想不包含_id話可以這樣:
db.mycol.aggregate({$project:{_id : 0, name : 1, score : 1}})
2、$match實例
$match用于獲取分數大于30小于并且小于100的記錄,然后將符合條件的記錄送到下一階段$group管道操作符進行處理
db.mycol.aggregate([{$match :{score: {$gt: 30, $lt: 100}}},{$group:{_id:'$sex',count:{$sum:1}}}])
關于怎么在MongoDB中對group聚合進行操作就分享到這里了,希望以上內容可以對大家有一定的幫助,可以學到更多知識。如果覺得文章不錯,可以把它分享出去讓更多的人看到。
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