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(*)。


aggregate() 方法

MongoDB中聚合的方法使用aggregate()。

语法

aggregate() 方法的基本语法格式如下所示:

>db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)

实例

集合中的数据如下:

{
_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
},

现在我们通过以上集合计算每个作者所写的文章数,使用aggregate()计算结果如下:


> db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : 1}}}])
{
"result" : [
{
"_id" : "runoob.com",
"num_tutorial" : 2
},
{
"_id" : "Neo4j",
"num_tutorial" : 1
}
],
"ok" : 1
}
>

以上实例类似sql语句: select by_user, count(*) from mycol group by by_user

在上面的例子中,我们通过字段by_user字段对数据进行分组,并计算by_user字段相同值的总和。

下表展示了一些聚合的表达式:


表达式

描述

实例

$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

获取集合中所有文档对应值得最小值。

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

$max

获取集合中所有文档对应值得最大值。

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

$push

在结果文档中插入值到一个数组中。

db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$push: "$url"}}}])

$addToSet

在结果文档中插入值到一个数组中,但不创建副本。

db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$addToSet : "$url"}}}])

$first

根据资源文档的排序获取第一个文档数据。

db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", first_url : {$first : "$url"}}}])

$last

根据资源文档的排序获取最后一个文档数据

db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", last_url : {$last : "$url"}}}])

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。
  • $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。
  • $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。

管道操作符实例

1、$project实例

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

这样的话结果中就只还有_id,tilte和author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.article.aggregate(
{ $project : {
_id : 0 ,
title : 1 ,
author : 1
}});

2.$match实例


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

$match用于获取分数大于70小于或等于90记录,然后将符合条件的记录送到下一阶段$group管道操作符进行处理。

3.$skip实例

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

经过$skip管道操作符处理后,前五个文档被"过滤"掉。


其他

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

以上实例类似sql语句


select by_user as _id, count(*) as num_tutorial from mycol group by by_user
db.articles.aggregate({
$project : {
title: 2,
by_user: 1,
}
})

这样子也是可行的。也就是说非0也可以进行表示显示该字段,负数也可以表示显示该字段。



按日、按月、按年、按周、按小时、按分钟聚合操作如下:

db.getCollection('m_msg_tb').aggregate(
[
{$match:{m_id:10001,mark_time:{$gt:new Date(2017,8,0)}}},
{$group: {
_id: {$dayOfMonth:'$mark_time'},
pv: {$sum: 1}
}
},
{$sort: {"_id": 1}}
])

时间关键字如下:

  • $dayOfYear: 返回该日期是这一年的第几天(全年 366 天)。
  • $dayOfMonth: 返回该日期是这一个月的第几天(1到31)。
  • $dayOfWeek: 返回的是这个周的星期几(1:星期日,7:星期六)。
  • $year: 返回该日期的年份部分。
  • $month: 返回该日期的月份部分( 1 到 12)。
  • $week: 返回该日期是所在年的第几个星期( 0 到 53)。
  • $hour: 返回该日期的小时部分。
  • $minute: 返回该日期的分钟部分。
  • $second: 返回该日期的秒部分(以0到59之间的数字形式返回日期的第二部分,但可以是60来计算闰秒)。
  • $millisecond:返回该日期的毫秒部分( 0 到 999)。
  • $dateToString: { $dateToString: { format: , date: } }。