MongoDB 聚合操作指南

MongoDB 聚合概述

MongoDB 的聚合功能是一种强大的工具，主要用于对集合中的数据进行统计、分析和转换操作。类似于 SQL 中的 count(*)，MongoDB 的聚合操作可以帮助我们快速获取聚合后的数据结果。

aggregate() 方法

MongoDB 的聚合操作主要通过 aggregate() 方法来执行。以下是该方法的基本使用格式：

db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)

实例说明

以下是一个典型的聚合操作示例，假设我们有一个名为 mycol 的集合，其内容如下：

{    _id: ObjectId(7df78ad8902c),    title: 'MongoDB Overview',    description: 'MongoDB is no sql database',    by_user: 'runoob.com',    url: 'http://www.runoob.com',    tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],    likes: 100},{    _id: ObjectId(7df78ad8902d),    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},{    _id: ObjectId(7df78ad8902e),    title: 'Neo4j Overview',    description: 'Neo4j is no sql database',    by_user: 'Neo4j',    url: 'http://www.neo4j.com',    tags: ['neo4j', 'database', 'NoSQL'],    likes: 750}

通过以下聚合操作，可以计算每个作者撰写的文章数量：

db.mycol.aggregate([    {        $group: {            _id: "$by_user",            num_tutorial: {                $sum: 1            }        }    }])

运行上述聚合操作后，会返回以下结果：

{    "result": [        {            "_id": "runoob.com",            "num_tutorial": 2        },        {            "_id": "Neo4j",            "num_tutorial": 1        }    ],    "ok": 1}

这与 SQL 中的 select by_user, count(*) from mycol group by by_user 类似。

常用聚合表达式

以下是 MongoDB 聚合操作中常用的表达式：

表达式	描述	示例
`$sum`	计算总和	`db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : "$likes"}}}])`
`$avg`	计算平均值	`db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$avg : "$likes"}}}])`
`$min`	获取最小值	`db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$min : "$likes"}}}])`
`$max`	获取最大值	`db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$max : "$likes"}}}])`
`$push`	插入值到数组中	`db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$push: "$url"}}}])`
`$addToSet`	在数组中插入唯一值	`db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$addToSet : "$url"}}}])`
`$first`	获取排序后的第一个值	`db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", first_url : {$first : "$url"}}}])`
`$last`	获取排序后的最后一个值	`db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", last_url : {$last : "$url"}}}])`

管道操作符

MongoDB 的聚合操作支持多个管道操作符，可用于数据处理和转换。以下是一些常用的管道操作符：

操作符	描述	示例
`$project`	修改文档结构	`db.article.aggregate({$project: {title: 1, author: 1}})`
`$match`	过滤数据	`db.articles.aggregate([{$match: {score: {$gt: 70, $lte: 90}}}, {$group: {count: $sum: 1}}])`
`$limit`	限制返回数量	`db.article.aggregate({$limit: 5})`
`$skip`	跳过指定数量文档	`db.article.aggregate({$skip: 5})`
`$unwind`	拆分数组字段	`db.article.aggregate({$unwind: "$tags"})`
`$group`	分组聚合	`db.mycol.aggregate({$group: {_id: "$by_user", num_tutorial: $sum: 1}})`
`$sort`	排序数据	`db.mycol.aggregate({$sort: {likes: -1}})`
`$geoNear`	地理位置聚合	`db.mycol.aggregate({$geoNear: {type: "point", location: "$location", maxDistance: 1000}})`

管道操作符实例

1. `$project` 实例

通过 $project 操作符，可以重命名或修改字段名：

db.article.aggregate({    $project: {        _id: 0,        title: 1,        author: 1    }})

2. `$match` 实例

通过 $match 过滤数据：

db.articles.aggregate([    {        $match: {            score: {                $gt: 70,                $lte: 90            }        }    },    {        $group: {            _id: null,            count: {                $sum: 1            }        }    }])

3. `$skip` 实例

跳过指定数量文档：

db.article.aggregate({    $skip: 5})

总结

MongoDB 的聚合功能为开发者提供了强大的数据处理能力，通过合理组合不同的聚合操作和管道操作符，可以实现复杂的数据分析任务。理解和掌握这些操作是 MongoDB 编程中的核心技能。

转载地址：http://wjffk.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章