1. mongodb的聚合是什么

聚合(aggregate)是基于数据处理的聚合管道,每个文档通过一个由多个阶段(stage)组成的管道,可以对每个阶段的管道进行分组、过滤等功能,然后经过一系列的处理,输出相应的结果。

语法:db.集合名称.aggregate({管道:{表达式}})

 

2. mongodb的常用管道和表达式

2.1 常用管道命令

在mongodb中,⽂档处理完毕后, 通过管道进⾏下⼀次处理 常用管道命令如下:

  • $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

2.2 常用表达式

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 表示以⼀倍计数
  • $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

3. 管道命令之$group

3.1 按照某个字段进行分组

$group是所有聚合命令中用的最多的一个命令,用来将集合中的文档分组,可用于统计结果

使用示例如下

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

其中注意点:

  • db.db_name.aggregate是语法,所有的管道命令都需要写在其中
  • _id 表示分组的依据,按照哪个字段进行分组,需要使用$gender表示选择这个字段进行分组
  • $sum:1 表示把每条数据作为1进行统计,统计的是该分组下面数据的条数

3.2 group by null

当我们需要统计整个文档的时候,$group 的另一种用途就是把整个文档分为一组进行统计

使用实例如下:

db.stu.aggregate(
{$group:
{
_id:null,
counter:{$sum:1}
}
})

其中注意点:

  • _id:null 表示不指定分组的字段,即统计整个文档,此时获取的counter表示整个文档的个数

3.3 数据透视

正常情况在统计的不同性别的数据的时候,需要知道所有的name,需要逐条观察,如果通过某种方式把所有的name放到一起,那么此时就可以理解为数据透视

使用示例如下:

  1. 统计不同性别的学生
1. db.stu.aggregate({$group:{_id:null,name:{$push:"$name"}}})
  1. 使用$$ROOT可以将整个文档放入数组中
2. db.stu.aggregate({$group:{_id:null,name:{$push:"$$ROOT"}}})

4.管道命令之$match

$match用于进行数据的过滤,是在能够在聚合操作中使用的命令,和find区别在于$match 操作可以把结果交给下一个管道处理,而find不行

使用示例如下:

  1. 查询年龄大于20的学生
1. db.stu.aggregate({$match:{age:{$gt:20}})
  1. 查询年龄大于20的男女学生的人数
2. db.stu.aggregate({$match:{age:{$gt:20}}{$group:{_id:"$gender",counter:{$sum:1}}})

5. 管道命令之$project

$project用于修改文档的输入输出结构,例如重命名,增加,删除字段

使用示例如下:

  1. 查询学生的年龄、姓名,仅输出年龄姓名
1. db.stu.aggregate({$project:{_id:0,name:1,age:1}})
  1. 查询男女生人生,输出人数
2. db.stu.aggregate({$group:{_id:"$gender",counter:{$sum:1}}}{$project:{_id:0,counter:1}})

6. 管道命令之$sort

$sort用于将输入的文档排序后输出

使用示例如下:

  1. 查询学生信息,按照年龄升序db.stu.aggregate({$sort:{age:1}})
  2. 查询男女人数,按照人数降序
1. db.stu.aggregate({$group:{_id:"$gender",counter:{$sum:1}}},{$sort:{counter:-1}})

7. 管道命令之$skip 和 $limit

  • $limit限制返回数据的条数
  • $skip 跳过指定的文档数,并返回剩下的文档数
  • 同时使用时先使用skip在使用limit

使用示例如下:

  1. 查询2条学生信息
1. db.stu.aggregate({$limit:2})
  1. 查询从第三条开始的学生信息
1. db.stu.aggregate({$skip:3})
  1. 统计男女生人数,按照人数升序,返回第二条数据
3. db.stu.aggregate({$group:{_id:"$gender",counter:{$sum:1}}},{$sort:{counter:-1}},{$skip:1},{$limit:1})