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MongoDB | 聚合 aggregate

来源：互联网 发布：淘宝内部优惠群怎么做 编辑：程序博客网 时间：2024/05/25 19:56

聚合 aggregate

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mongoDB中文网

  1. 聚合(aggregate)主要用于计算数据，类似sql中的sum()、avg()
  2. 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
    ps -aux | 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，管道操作是可以重复的。
  • 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
  • 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。
  • 语法
    #列名要加$表达式:'$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

示例数据

> db.stu.find(){ "_id" : ObjectId("59b8ed20fdefef4e475a942f"), "name" : "立夏", "gender" : 0, "age" : 25 }{ "_id" : ObjectId("59b8ed4efdefef4e475a9430"), "name" : "王子", "gender" : 1, "age" : 20 }{ "_id" : ObjectId("59b8eda8fdefef4e475a9431"), "name" : "上官玉", "gender" : 0, "age" : 20 }{ "_id" : ObjectId("59b8ededfdefef4e475a9432"), "name" : "于萌", "gender" : 0, "age" : 15 }{ "_id" : ObjectId("59b8fc98fdefef4e475a9433"), "name" : "夏至", "gender" : 1, "age" : 27 }{ "_id" : ObjectId("59b8fdd2fdefef4e475a9434"), "name" : 0, "gender" : 0, "age" : 21 }{ "_id" : ObjectId("59b8fdd2fdefef4e475a9435"), "name" : 2, "gender" : 1, "age" : 22 }{ "_id" : ObjectId("59b8fdd2fdefef4e475a9436"), "name" : 3, "gender" : 0, "age" : 23 }{ "_id" : ObjectId("59b8fdd2fdefef4e475a9437"), "name" : 4, "gender" : 1, "age" : 25 }{ "_id" : ObjectId("59b8fdd2fdefef4e475a9438"), "name" : 5, "gender" : 0, "age" : 30 }{ "_id" : ObjectId("59b8fdd2fdefef4e475a9439"), "name" : 6 }{ "_id" : ObjectId("59b8fdd2fdefef4e475a943a"), "name" : 7 }{ "_id" : ObjectId("59b8fdd2fdefef4e475a943b"), "name" : 8 }{ "_id" : ObjectId("59b8fdd2fdefef4e475a943c"), "name" : 9 }{ "_id" : ObjectId("59b93a99fdefef4e475a943d"), "name" : 1 }{ "_id" : ObjectId("59ba38110686052694339d66"), "name" : "123" }{ "_id" : ObjectId("59bb76d898a8f12a368878ef"), "gender" : 1, "age" : 20, "name" : "heey" }

$group

  • 将集合中的文档分组，可用于统计结果
  • _id表示分组的依据，使用某个字段的格式为  '$字段'
  • $sum:1 表示count计数
  • 例：男生、女生的总人数
    > db.stu.aggregate([        {$group:{            _id:'$gender',            count:{$sum:1}}        }  ])#结果{ "_id" : null, "count" : 6 }{ "_id" : 1, "count" : 5 }{ "_id" : 0, "count" : 6 }
  • 例：男生、女生的总年龄
    > db.stu.aggregate([        {$group:{            _id:'$gender',            sumage:{$sum:'$age'}}        }  ])#结果{ "_id" : null, "sumage" : 0 }{ "_id" : 1, "sumage" : 114 }{ "_id" : 0, "sumage" : 134 }
  • 例：男生、女生的平均年龄
    > db.stu.aggregate([        {$group:{            _id:'$gender',            avg_age:{$avg:'$age'}}        }  ])#结果{ "_id" : null, "avg_age" : null }{ "_id" : 1, "avg_age" : 22.8 }{ "_id" : 0, "avg_age" : 22.333333333333332 }
  • 例：男生、女生的最小年龄
    > db.stu.aggregate([        {$group:{            _id:'$gender',            min_age:{$min:'$age'}}        }  ])#结果{ "_id" : null, "min_age" : null }{ "_id" : 1, "min_age" : 20 }{ "_id" : 0, "min_age" : 15 }

Group by null

  • 将集合中所有文档分为一组
  • 例：求学生总人数、平均年龄
    > db.stu.aggregate([        {$group:{            _id:null,            count:{$sum:1},            avg_age:{$avg:'$age'}}        }  ])#结果{ "_id" : null, "count" : 17, "avg_age" : 22.545454545454547 }

透视数据 $push

  • 例：统计学生性别及学生姓名
    > db.stu.aggregate([         {$group:{            _id:'$gender',            name:{$push:'$name'}}        }   ])#结果{ "_id" : null, "name" : [ 6, 7, 8, 9, 1, "123" ] }{ "_id" : 1, "name" : [ "王子", "夏至", 2, 4, "heey" ] }{ "_id" : 0, "name" : [ "立夏", "上官玉", "于萌", 0, 3, 5 ] }
  • 使用$$ROOT可以将文档所有内容加入到结果集的数组中，代码如下
    > db.stu.aggregate([      {       $group:{         _id:'$gender',         name:{$push:'$$ROOT'}}     }   ]).pretty()#结果{"_id" : null,"name" : [{"_id" : ObjectId("59b8fdd2fdefef4e475a9439"),"name" : 6},{"_id" : ObjectId("59b8fdd2fdefef4e475a943a"),"name" : 7},......]}{"_id" : 1,"name" : [{"_id" : ObjectId("59b8ed4efdefef4e475a9430"),"name" : "王子","gender" : 1,"age" : 20},{"_id" : ObjectId("59b8fc98fdefef4e475a9433"),"name" : "夏至","gender" : 1,"age" : 27},......]}{"_id" : 0,"name" : [{"_id" : ObjectId("59b8ed20fdefef4e475a942f"),"name" : "立夏","gender" : 0,"age" : 25},{"_id" : ObjectId("59b8ededfdefef4e475a9432"),"name" : "于萌","gender" : 0,"age" : 15},......]}

$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：查询年龄大于20的学生
    > db.stu.aggregate([     {$match:{       age:{$gt:20}}     }  ])#结果{ "_id" : ObjectId("59b8ed20fdefef4e475a942f"), "name" : "立夏", "gender" : 0, "age" : 25 }{ "_id" : ObjectId("59b8fc98fdefef4e475a9433"), "name" : "夏至", "gender" : 1, "age" : 27 }{ "_id" : ObjectId("59b8fdd2fdefef4e475a9434"), "name" : 0, "gender" : 0, "age" : 21 }{ "_id" : ObjectId("59b8fdd2fdefef4e475a9435"), "name" : 2, "gender" : 1, "age" : 22 }{ "_id" : ObjectId("59b8fdd2fdefef4e475a9436"), "name" : 3, "gender" : 0, "age" : 23 }{ "_id" : ObjectId("59b8fdd2fdefef4e475a9437"), "name" : 4, "gender" : 1, "age" : 25 }{ "_id" : ObjectId("59b8fdd2fdefef4e475a9438"), "name" : 5, "gender" : 0, "age" : 30 }
  • 例：查询年龄大于20的男生、女生人数
    > db.stu.aggregate([    {$match:{age:{$gt:20}}},    {$group:{_id:'$gender',count:{$sum:1}}}  ])#结果{ "_id" : 1, "count" : 3 }{ "_id" : 0, "count" : 4 }

$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
  • 例：查询学生的姓名、年龄，_id是默认显示
    > db.stu.aggregate([     {$project:{       _id:0,       name:1,       age:1}     }])#结果{ "name" : "立夏", "age" : 25 }{ "name" : "王子", "age" : 20 }{ "name" : "上官玉", "age" : 20 }{ "name" : "于萌", "age" : 15 }{ "name" : "夏至", "age" : 27 }{ "name" : 0, "age" : 21 }{ "name" : 2, "age" : 22 }{ "name" : 3, "age" : 23 }{ "name" : 4, "age" : 25 }{ "name" : 5, "age" : 30 }......
  • 例：查询男生、女生人数，输出人数
    > db.stu.aggregate([     {$group:{_id:'$gender',count:{$sum:1}}},     {$project:{_id:0}}])#结果{ "count" : 6 }{ "count" : 5 }{ "count" : 6 }> db.stu.aggregate([     {$group:{_id:'$gender',count:{$sum:1}}},     {$project:{_id:0,count:1}}])#结果{ "count" : 6 }{ "count" : 5 }{ "count" : 6 }

$sort

  • 将输入文档排序后输出
  • 1：升序     -1：降序
  • 例：查询学生信息，按年龄升序
    > db.stu.aggregate([     {$sort:{age:1}}])#结果{ "_id" : ObjectId("59b8fdd2fdefef4e475a9439"), "name" : 6 }{ "_id" : ObjectId("59b8fdd2fdefef4e475a943a"), "name" : 7 }{ "_id" : ObjectId("59b8fdd2fdefef4e475a943b"), "name" : 8 }{ "_id" : ObjectId("59b8fdd2fdefef4e475a943c"), "name" : 9 }{ "_id" : ObjectId("59b93a99fdefef4e475a943d"), "name" : 1 }{ "_id" : ObjectId("59ba38110686052694339d66"), "name" : "123" }{ "_id" : ObjectId("59b8ededfdefef4e475a9432"), "name" : "于萌", "gender" : 0, "age" : 15 }{ "_id" : ObjectId("59b8ed4efdefef4e475a9430"), "name" : "王子", "gender" : 1, "age" : 20 }{ "_id" : ObjectId("59b8eda8fdefef4e475a9431"), "name" : "上官玉", "gender" : 0, "age" : 20 }{ "_id" : ObjectId("59bb76d898a8f12a368878ef"), "gender" : 1, "age" : 20, "name" : "heey" }{ "_id" : ObjectId("59b8fdd2fdefef4e475a9434"), "name" : 0, "gender" : 0, "age" : 21 }{ "_id" : ObjectId("59b8fdd2fdefef4e475a9435"), "name" : 2, "gender" : 1, "age" : 22 }{ "_id" : ObjectId("59b8fdd2fdefef4e475a9436"), "name" : 3, "gender" : 0, "age" : 23 }{ "_id" : ObjectId("59b8ed20fdefef4e475a942f"), "name" : "立夏", "gender" : 0, "age" : 25 }{ "_id" : ObjectId("59b8fdd2fdefef4e475a9437"), "name" : 4, "gender" : 1, "age" : 25 }{ "_id" : ObjectId("59b8fc98fdefef4e475a9433"), "name" : "夏至", "gender" : 1, "age" : 27 }{ "_id" : ObjectId("59b8fdd2fdefef4e475a9438"), "name" : 5, "gender" : 0, "age" : 30 }
  • 例：查询男生、女生人数，按人数降序
    > db.stu.aggregate([     {$group:{_id:'$gender',count:{$sum:1}}},     {$sort:{count:-1}}])#结果{ "_id" : null, "count" : 6 }{ "_id" : 0, "count" : 6 }{ "_id" : 1, "count" : 5 }

$limit

  • 限制聚合管道返回的文档数
  • 例：查询2条学生信息
    > db.stu.aggregate([     {$limit:2}])#结果{ "_id" : ObjectId("59b8ed20fdefef4e475a942f"), "name" : "立夏", "gender" : 0, "age" : 25 }{ "_id" : ObjectId("59b8ed4efdefef4e475a9430"), "name" : "王子", "gender" : 1, "age" : 20 }

$skip

  • 跳过指定数量的文档，并返回余下的文档
  • 例：查询从第3条开始的学生信息
    > db.stu.aggregate([     {$skip:3}])#结果{ "_id" : ObjectId("59b8ededfdefef4e475a9432"), "name" : "于萌", "gender" : 0, "age" : 15 }{ "_id" : ObjectId("59b8fc98fdefef4e475a9433"), "name" : "夏至", "gender" : 1, "age" : 27 }{ "_id" : ObjectId("59b8fdd2fdefef4e475a9434"), "name" : 0, "gender" : 0, "age" : 21 }{ "_id" : ObjectId("59b8fdd2fdefef4e475a9435"), "name" : 2, "gender" : 1, "age" : 22 }......
  • 例：查询从第2条开始的5条学生信息
    > db.stu.aggregate([     {$skip:1},     {$limit:5}])#结果{ "_id" : ObjectId("59b8ed4efdefef4e475a9430"), "name" : "王子", "gender" : 1, "age" : 20 }{ "_id" : ObjectId("59b8eda8fdefef4e475a9431"), "name" : "上官玉", "gender" : 0, "age" : 20 }{ "_id" : ObjectId("59b8ededfdefef4e475a9432"), "name" : "于萌", "gender" : 0, "age" : 15 }{ "_id" : ObjectId("59b8fc98fdefef4e475a9433"), "name" : "夏至", "gender" : 1, "age" : 27 }{ "_id" : ObjectId("59b8fdd2fdefef4e475a9434"), "name" : 0, "gender" : 0, "age" : 21 }
  • 例：统计男生、女生人数，按人数升序，取第二条数据
    > db.stu.aggregate([     {$group:{_id:'$gender',count:{$sum:1}}},     {$sort:{count:1}}  ])#结果{ "_id" : 1, "count" : 5 }{ "_id" : null, "count" : 6 }{ "_id" : 0, "count" : 6 }> db.stu.aggregate([     {$group:{_id:'$gender',count:{$sum:1}}},     {$sort:{count:1}},     {$skip:1},     {$limit:2}  ])#结果{ "_id" : null, "count" : 6 }{ "_id" : 0, "count" : 6 }
  • 注意顺序：先写skip，再写limit
  • 使用sort与skip和limit合用时，结果有时会错乱
  • 例
    > db.stu.aggregate([{$sort:{age:1}},{$skip:2},{$limit:3}])#正确结果应该是 name：8 9 1{ "_id" : ObjectId("59b93a99fdefef4e475a943d"), "name" : 1 }{ "_id" : ObjectId("59b8fdd2fdefef4e475a943c"), "name" : 9 }{ "_id" : ObjectId("59b8fdd2fdefef4e475a9439"), "name" : 6 }

$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','XL']})> db.t1.find(){ "_id" : 1, "item" : "t-shirt", "size" : [ "S", "M", "L" ,"XL"] }
  • 查询
    > db.t2.aggregate({$unwind:'$size'}){ "_id" : 1, "item" : "t-shirt", "size" : "S" }{ "_id" : 1, "item" : "t-shirt", "size" : "M" }{ "_id" : 1, "item" : "t-shirt", "size" : "L" }{ "_id" : 1, "item" : "t-shirt", "size" : "XL" }

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:#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'}]){ "_id" : 1, "item" : "a", "size" : "S" }{ "_id" : 1, "item" : "a", "size" : "M" }{ "_id" : 1, "item" : "a", "size" : "L" }{ "_id" : 3, "item" : "c", "size" : "M" }
  • 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}}]){ "_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 }

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