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MongoDB 数据库基础 之 聚合group的操作指南

2024-02-05 12:47作者:下载吧

MongoDB 聚合

MongoDB中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等),并返回计算后的数据结果。有点类似sql语句中的 count(*)。

基本语法为:db.collection.aggregate( [ <stage1>, <stage2>, ... ] )

现在在mycol集合中有以下数据:

{ “_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计算总和。

  Sql: select sex,count(*) frommycol group by sex

  MongoDb: db.mycol.aggregate([{$group: {_id: '$sex', personCount: {$sum: 1}}}])

MongoDB 数据库基础 之  聚合group的操作指南

  Sql: select sex,sum(score) totalScore frommycol group by sex

  MongoDb: db.mycol.aggregate([{$group: {_id: '$sex', totalScore: {$sum: '$score'}}}])

MongoDB 数据库基础 之  聚合group的操作指南

2、$avg 计算平均值

  Sql: select sex,avg(score) avgScore frommycol group by sex

  Mongodb: db.mycol.aggregate([{$group: {_id: '$sex', avgScore: {$avg: '$score'}}}])

MongoDB 数据库基础 之  聚合group的操作指南

3、$max获取集合中所有文档对应值得最大值。

  Sql: select sex,max(score) maxScore frommycol group by sex

  Mongodb: db.mycol.aggregate([{$group: {_id: '$sex', maxScore: {$max: '$score'}}}])

MongoDB 数据库基础 之  聚合group的操作指南

4、$min 获取集合中所有文档对应值得最小值。

  Sql: select sex,min(score) minScore frommycol group by sex

  Mongodb: db.mycol.aggregate([{$group: {_id: '$sex', minScore: {$min: '$score'}}}])

MongoDB 数据库基础 之  聚合group的操作指南

5、$push 把文档中某一列对应的所有数据插入值到一个数组中。

  Mongodb: db.mycol.aggregate([{$group: {_id: '$sex', scores : {$push: '$score'}}}])

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6、$addToSet把文档中某一列对应的所有数据插入值到一个数组中,去掉重复的

  db.mycol.aggregate([{$group: {_id: '$sex', scores : {$addToSet: '$score'}}}])

MongoDB 数据库基础 之  聚合group的操作指南

7、 $first根据资源文档的排序获取第一个文档数据。

  db.mycol.aggregate([{$group: {_id: '$sex', firstPerson : {$first: '$name'}}}])

MongoDB 数据库基础 之  聚合group的操作指南

8、 $last根据资源文档的排序获取最后一个文档数据。

  db.mycol.aggregate([{$group: {_id: '$sex', lastPerson : {$last: '$name'}}}])

MongoDB 数据库基础 之  聚合group的操作指南

9、全部统计null

  db.mycol.aggregate([{$group:{_id:null,totalScore:{$push:'$score'}}}])

MongoDB 数据库基础 之  聚合group的操作指南

例子

  现在在t2集合中有以下数据:

  { “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” }

  需求是统计出每个country/province下的userid的数量(同一个userid只统计一次)

  过程如下。

  首先试着这样来统计:

  db.t2.aggregate([{$group:{"_id":{"country":"$country","prov":"$province"},"number":{$sum:1}}}])

  结果是错误的:

MongoDB 数据库基础 之  聚合group的操作指南

  原因是,这样来统计不能区分userid相同的情况 (上面的数据中sh有两个 userid = a)

  为了解决这个问题,首先执行一个group,其id 是 country, province, userid三个field:

  db.t2.aggregate([ { $group: {"_id": { "country" : "$country", "province": "$province" , "uid" : "$userid" } } } ])

MongoDB 数据库基础 之  聚合group的操作指南

  可以看出,这步的目的是把相同的userid只剩下一个。

  然后第二步,再第一步的结果之上再执行统计:

  db.t2.aggregate([
  { $group: {“_id”: { “country” : “$country”, “province”: “$province” , “uid” : “$userid” } } } ,
  { $group: {“_id”: { “country” : “$_id.country”, “province”: “$_id.province” }, count : { $sum : 1 } } }
  ])

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