mongodb 分组统计count

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mob64ca12f51824 2023-09-27 23:55:50 ©著作权

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MongoDB分组统计Count

MongoDB是一种非关系型数据库，它以文档的形式存储数据。在MongoDB中，我们可以使用聚合管道来对数据进行分组统计操作。本文将介绍如何使用MongoDB进行分组统计Count，并提供相应的代码示例。

1. 数据准备

在进行分组统计之前，首先需要准备一些数据。我们将使用一个名为users的集合来存储用户数据。每个文档包含name（姓名）和age（年龄）字段。

[
  { "name": "张三", "age": 20 },
  { "name": "李四", "age": 30 },
  { "name": "王五", "age": 20 },
  { "name": "赵六", "age": 30 },
  { "name": "钱七", "age": 40 }
]

2. 分组统计Count

我们可以使用MongoDB的聚合管道来进行分组统计Count操作。聚合管道是一个由多个阶段组成的序列，每个阶段代表一个操作。

首先，我们需要使用$group阶段将数据按照指定的字段进行分组。在本例中，我们将按照age字段进行分组。$group阶段接受一个_id参数，用于指定分组的字段。

db.users.aggregate([
  {
    $group: {
      _id: "$age",
      count: { $sum: 1 }
    }
  }
])

在上述代码中，我们使用$sum操作符来对每个分组进行计数。计数的结果将保存在名为count的新字段中。

3. 结果展示

通过执行上述聚合查询，我们将得到如下结果：

[
  { "_id": 40, "count": 1 },
  { "_id": 20, "count": 2 },
  { "_id": 30, "count": 2 }
]

上述结果表示了不同年龄段的用户数量统计结果。例如，有1个用户的年龄是40岁，有2个用户的年龄是20岁，有2个用户的年龄是30岁。

为了更直观地展示结果，我们可以使用饼状图来表示不同年龄段的用户数量比例。下面是一个使用Mermaid语法的饼状图示例。

pie
  title 用户数量比例
  "40岁" : 1
  "20岁" : 2
  "30岁" : 2

4. 完整代码示例

下面是一个完整的MongoDB分组统计Count的代码示例：

// 数据准备
db.users.insertMany([
  { "name": "张三", "age": 20 },
  { "name": "李四", "age": 30 },
  { "name": "王五", "age": 20 },
  { "name": "赵六", "age": 30 },
  { "name": "钱七", "age": 40 }
])

// 分组统计Count
db.users.aggregate([
  {
    $group: {
      _id: "$age",
      count: { $sum: 1 }
    }
  }
])

通过执行上述代码，我们可以得到分组统计的结果，并使用饼状图来更直观地展示不同年龄段的用户数量比例。