mongodb11天之屠龙宝刀（八）聚合函数与管道：sql与mongodb聚合函数对比
mongodb11天之屠龙宝刀（八）聚合函数与管道：sql与mongodb聚合函数对比
mongodb11天之屠龙宝刀（八）聚合函数与管道：sql与mongodb聚合函数对比
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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( , , … )
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、$sum 计算总和。
Sql: select sex,count(*) from mycol group by sex
MongoDb: db.mycol.aggregate([{group: {_id: 'group: {_id: 'sex', personCount: {$sum: 1}}}])
Sql: select sex,sum(score) totalScore from mycol group by sex
MongoDb: db.mycol.aggregate([{group: {_id: 'group: {_id: 'sex', totalScore: {sum:′score'}}}])
2、$avg 计算平均值
Sql: select sex,avg(score) avgScore from mycol group by sex
Mongodb: db.mycol.aggregate([{group: {_id: 'group: {_id: 'sex', avgScore: {avg:′score'}}}])
3、获取$max 最大值。
Sql: select sex,max(score) maxScore from mycol group by sex
Mongodb: db.mycol.aggregate([{group: {_id: 'group: {_id: 'sex', maxScore : {max:′score'}}}])
4、$min 获取最小值。
Sql: select sex,min(score) minScore from mycol group by sex
Mongodb: db.mycol.aggregate([{group: {_id: 'group: {_id: 'sex', minScore : {min:′score'}}}])
5、$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: 'group: {_id: 'sex', scores : {push:′score'}}}])
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: 'group: {_id: 'sex', scores : {addToSet:′score'}}}])
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: 'group: {_id: 'sex', firstPerson : {first:′name'}}}])
8、 $last 根据资源文档的排序获取最后一个文档数据。
db.mycol.aggregate([{group: {_id: 'group: {_id: 'sex', lastPerson : {last:′name'}}}])
9、全部统计 null
db.mycol.aggregate([{group:{_id:null,totalScore:{group:{_id:null,totalScore:{push:'$score'}}}])
案例
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）程如下。
db.t2.aggregate([ { group: {"_id": { "country" : "group: {"_id": { "country" : "country", "prov": "province"} , "number":{province"} , "number":{sum:1}} } ]) 是错误的：
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" : "group: {"_id": { "country" : "country", "province": "province","uid":"userid" } } } ])
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" : "group: {"_id": { "country" : "country", "province": "province","uid":"userid" } } } ,
{ group: {"_id": { "country" : "group: {"_id": { "country" : "_id.country", "province": "_id.province" }, count : {_id.province" }, count : {sum : 1 } } }
])这回就对了
加入一个$project操作符，把_id去掉
db.t2.aggregate([ { group: {"_id": { "country" : "group: {"_id": { "country" : "country", "province": "province","uid":"userid" } } } ,
{ group: {"_id": { "country" : "group: {"_id": { "country" : "_id.country", "province": "_id.province" }, count: {_id.province" }, count: {sum : 1 } } },
{ project : {"_id": 0, "country" : "project : {"_id": 0, "country" : "_id.country", "province" : "$_id.province", "count" : 1}}
])最终结果如下：
管道的概念
管道在Unix和Linux中一般用于将当前命令的输出结果作为下一个命令的参数。
MongoDB的聚合管道将MongoDB文档在一个管道处理完毕后将结果传递给下一个管道处理。管道操作是可以重复的。表达式：处理输入文档并输出。表达式是无状态的，只能用于计算当前聚合管道的文档，不能处理其它的文档。
这里我们介绍一下聚合框架中常用的几个操作：
project：修改输入文档的结构。可以用来重命名、增加或删除域，也可以用于创建计算结果以及嵌套文档。match：用于过滤数据，只输出符合条件的文档。match：用于过滤数据，只输出符合条件的文档。match使用MongoDB的标准查询操作。project：修改输入文档的结构。可以用来重命名、增加或删除域，也可以用于创建计算结果以及嵌套文档。match：用于过滤数据，只输出符合条件的文档。match：用于过滤数据，只输出符合条件的文档。match使用MongoDB的标准查询操作。project：修改输入文档的结构。可以用来重命名、增加或删除域，也可以用于创建计算结果以及嵌套文档。 match：用于过滤数据，只输出符合条件的文档。match：用于过滤数据，只输出符合条件的文档。match使用MongoDB的标准查询操作。 limit：用来限制MongoDB聚合管道返回的文档数。
skip：在聚合管道中跳过指定数量的文档，并返回余下的文档。skip：在聚合管道中跳过指定数量的文档，并返回余下的文档。skip：在聚合管道中跳过指定数量的文档，并返回余下的文档。 unwind：将文档中的某一个数组类型字段拆分成多条，每条包含数组中的一个值。
group：将集合中的文档分组，可用于统计结果。group：将集合中的文档分组，可用于统计结果。group：将集合中的文档分组，可用于统计结果。 sort：将输入文档排序后输出。
$geoNear：输出接近某一地理位置的有序文档。
1、$project实例
db.mycol.aggregate({$project:{name : 1, score : 1}})
这样的话结果中就只还有_id,name和score三个字段了，默认情况下_id字段是被包含的，如果要想不包含_id话可以这样:
db.mycol.aggregate({$project:{_id : 0, name : 1, score : 1}})
2、$match实例
用于获取分数大于小于并且小于的记录，然后将符合条件的记录送到下一阶段match用于获取分数大于30小于并且小于100的记录，然后将符合条件的记录送到下一阶段group管道操作符进行处理
db.mycol.aggregate([{match :{score: {match :{score: {gt: 30, lt: 100}}},{lt: 100}}},{group:{_id:'sex',count:{sex',count:{sum:1}}}]) 
更多复杂操作需要在实践中整理。
腾讯云开发者
