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MongoDB之聚合aggregate操作

时间:2021-04-14 12:40:50      阅读:0      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:修改   mit   最大值   mongod   第一个   aggregate   处理   查询   linux   

关于mongodb的高级操作,包括聚合、主从复制、分片、备份与恢复、MR。

一、聚合 aggregate
聚合(aggregate)主要用于计算数据,类似sql中的sum()、avg()

语法:     db.集合名称.aggregate([{管道:{表达式}}])

管道: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输入,比如,ps ajx | grep mongo

在mongodb中,管道具有同样的作用,文档处理完毕后,通过管道进行下一次处理

常用管道

  • $group:将集合中的文档分组,可用于统计结果
  • $match:过滤数据,只输出符合条件的文档
  • $project:修改输入文档的结构,如重命名、增加、删除字段、创建计算结果
  • $sort:将输入文档排序后输出
  • $limit:限制聚合管道返回的文档数
  • $skip:跳过指定数量的文档,并返回余下的文档
  • $unwind:将数组类型的字段进行拆分

表达式:处理输入文档并输出

语法:表达式:‘$列名

常用表达式

  • $sum:计算总和,$sum:1同count表示计数
  • $avg:计算平均值
  • $min:获取最小值
  • $max:获取最大值
  • $push:在结果文档中插入值到一个数组中
  • $first:根据资源文档的排序获取第一个文档数据
  • $last:根据资源文档的排序获取最后一个文档数据

二、$group
将集合中的文档分组,可用于统计结果

2.1、_id表示分组的依据,使用某个字段的格式为‘$字段‘
例1:统计男生、女生的总人数 

db.stu.aggregate([
    {$group:
        {
            _id:‘$gender‘,
            counter:{$sum:1}
        }
    }
])


 注:"counter"为自定义名称,用来存储结果的变量

技术图片

 

2.2、Group by null:将集合中所有文档分为一组
例2:求学生总人数、平均年龄

db.stu.aggregate([
    {$group:
        {
            _id:null,
            counter:{$sum:1},
            avgAge:{$avg:‘$age‘}
        }
    }
])

 技术图片

 

 

 技术图片

 

 

 

2.3、透视数据
例3:统计学生性别及学生姓名

db.stu.aggregate([
    {$group:
        {
            _id:‘$gender‘,
            name:{$push:‘$name‘}
        }
    }
])

技术图片

 

使用$$ROOT可以将文档内容加入到结果集的数组中,代码如下

db.stu.aggregate([
    {$group:
        {
            _id:‘$gender‘,
            name:{$push:‘$$ROOT‘}
        }
    }
])

技术图片

 

三、$match
用于过滤数据,只输出符合条件的文档

使用MongoDB的标准查询操作

例1:查询年龄大于20的学生

db.stu.aggregate([
    {$match:{age:{$gt:20}}}
])

技术图片


 

例2:查询年龄小于20的男生、女生人数

db.stu.aggregate([
    {$match:{age:{$lt:20}}},
    {$group:{_id:‘$gender‘,counter:{$sum:1}}}
])

技术图片

 

 

 

四、$project
修改输入文档的结构,如重命名、增加、删除字段、创建计算结果(类似查找中投影,值为1表示显示,值为0不显示)

例1:查询学生的姓名、年龄

db.stu.aggregate([
    {$project:{_id:0,name:1,age:1}}
])

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例2:查询男生、女生人数,输出人数

db.stu.aggregate([
    {$group:{_id:‘$gender‘,counter:{$sum:1}}},
    {$project:{_id:0,counter:1}}
])

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五、$sort
将输入文档排序后输出

例1:查询学生信息,按年龄升序

db.stu.aggregate([{$sort:{age:1}}])

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例2:查询男生、女生人数,按人数降序

db.stu.aggregate([
    {$group:{_id:‘$gender‘,counter:{$sum:1}}},
    {$sort:{counter:-1}}
])

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六、$limit、$skip
6.1、$limit
限制聚合管道返回的文档数

例1:查询2条学生信息

db.stu.aggregate([{$limit:2}])

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6.2、$skip
跳过指定数量的文档,并返回余下的文档

例2:查询从第3条开始的学生信息

db.stu.aggregate([{$skip:2}])

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例3:统计男生、女生人数,按人数升序,取第二条数据

db.stu.aggregate([
    {$group:{_id:‘$gender‘,counter:{$sum:1}}},
    {$sort:{counter:1}},
    {$skip:1},
    {$limit:1}
])

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注意顺序:先写skip,再写limit

 

七、$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

语法1:对某字段值进行拆分

db.集合名称.aggregate([{$unwind:‘$字段名称‘}])
构造数据

db.t2.insert({_id:1,item:‘t-shirt‘,size:[‘S‘,‘M‘,‘L‘]})


查询

db.t2.aggregate([{$unwind:‘$size‘}])

 

语法2:对某字段值进行拆分

处理空数组、非数组、无字段、null情况

db.inventory.aggregate([{
    $unwind:{
        path:‘$字段名称‘,
        preserveNullAndEmptyArrays:<boolean>#防止数据丢失
    }
}])


构造数据

db.t3.insert([
{ "_id" : 1, "item" : "a", "size": [ "S", "M", "L"] },
{ "_id" : 2, "item" : "b", "size" : [ ] },
{ "_id" : 3, "item" : "c", "size": "M" },
{ "_id" : 4, "item" : "d" },
{ "_id" : 5, "item" : "e", "size" : null }
])


使用语法1查询

db.t3.aggregate([{$unwind:‘$size‘}])

 

查看查询结果,发现对于空数组、无字段、null的文档,都被丢弃了

问:如何能不丢弃呢?

答:使用语法2查询

db.t3.aggregate([{$unwind:{path:‘$sizes‘,preserveNullAndEmptyArrays:true}}])

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版权声明:本文为CSDN博主「Jeremy_Lee123」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接:https://blog.csdn.net/lixinkuan328/article/details/104267165

MongoDB之聚合aggregate操作

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原文地址:https://www.cnblogs.com/cangqinglang/p/14656596.html

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