MongoDB(七)：聚合aggregate

1. 聚合aggregate

聚合主要用於計算數據，相似sql中的sum()、avg()

語法：

db.集合名稱.aggregate([{管道:{表達式}}])

stu準備的數據：

db.stu.insertMany([
{ name: "gj",gender:true, age: 18},
{ name: "gj1",gender:true, age: 28},
{ name: "hr",gender:false, age: 18},
{ name: "hr1",gender:false, age: 28}
])

1.1 管道

管道在Unix和Linux中通常用於將當前命令的輸出結果做爲下一個命令的輸入。

ps ajx | grep mongo

在mongodb中，管道具備一樣的做用，文檔處理完畢後，經過管道進行下一次處理。

經常使用管道：

$group：將集合中的文檔分組，可用於統計結果。

$match：用於過濾數據，只輸出符合條件的文檔。$match使用MongoDB的標準查詢操做。

$project：修改輸入文檔的結構。能夠用來重命名、增長或刪除域，也能夠用於建立計算結果以及嵌套文檔。

$sort：將輸入文檔排序後輸出。

$limit：用來限制MongoDB聚合管道返回的文檔數。

$skip：在聚合管道中跳過指定數量的文檔，並返回餘下的文檔。

$unwind：將文檔中的某一個數組類型字段拆分紅多條，每條包含數組中的一個值。

$geoNear：輸出接近某一地理位置的有序文檔。

1.2 表達式

處理輸入文檔並輸出。

語法：

表達式:'$列名'

經常使用表達式：

$sum：計算總和，$sum:同count表示計數

$avg：計算平均值

$min：獲取最小值

$max：獲取最大值

$push：在結果文檔中插入一個數組中，數組內容爲選中字段

$first：根據資源文檔的排序獲取第一個文檔數據

$last：根據資源文檔的排序獲取最後一個文檔數據

1.3 $group

將集合中的文檔分組，可用於統計結果。

_id表示分組的依據，使用某個字段的格式爲‘$字段’

實例：

統計男生、女生的總人數：

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

統計學生性別及學生姓名：

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

 

使用$$ROOT能夠將文檔內容加入到結果集的數組中：

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

 

將集合中全部文檔分爲一組。

求學生總人數、平均年齡：

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

 

1.4 $match

用於過濾數據，只輸出符合條件的文檔。

使用MongoDB的標準查詢操做。

實例：

查詢年齡大於20的學生：

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

 

查詢年齡大於20的男生、女生人數。

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

 

1.5 $project 

修改輸入文檔的結構，如重命名、增長、刪除字段、建立計算結果。

實例：

查詢學生的姓名、年齡。

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

 

查詢男生、女生人數，輸出人數。

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

 

1.6 $sort

將輸入文檔排序後輸出。

實例：

查詢學生學習，按年齡升序。

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

 

查詢男生、女生人數，按人數降序。

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

 

1.7 $limit

限制聚合管道返回的文檔數。

查詢2條學生信息。

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

 

1.8 $skip

跳過指定數量的文檔，並返回餘下的文檔。

查詢從第3條開始的學生信息。

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

 

統計男生、女生人數，按人數升序，取第二條數據。

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

注意順序：先寫skip，再寫limit。 

1.9 $unwind

將文檔中的某一個數組類型字段拆分紅多條，每條包含數組中的一個值。

語法1：

對某字段值進行拆分。

db.集合名稱.aggregate([{$unwind:'$字段名稱'}])

構造數據：

db.t2.insert({_id:1,title:'t-shirt',size:['M','L','S']})

查詢：

db.t2.aggregate([{$unwind:'$size'}])

 

語法2：

對某字段值進行拆分。

處理空數組、非數組、無字段、null狀況。

db.集合名稱.aggregate([{
$unwind:{
    path:'$字段名稱',
    preserveNullAndEmptyArrays:<boolean> #防止數據丟失
}])

構造數據：

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

使用語法1查詢：

db.t3.aggregate([{$unwind:'$size'}])

 

使用語法2查詢 ：

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