MongoDB aggregate 運用篇

基礎知識

操做符介紹：

$project：包含、排除、重命名和顯示字段
$match：查詢，須要同find()同樣的參數
$limit：限制結果數量
$skip：忽略結果的數量
$sort：按照給定的字段排序結果
$group：按照給定表達式組合結果
$unwind：分割嵌入數組到本身頂層文件


$sum 總結從集合中的全部文件所定義的值.
$avg 從全部文檔集合中全部給定值計算的平均. 
$min 獲取集合中的全部文件中的相應值最小. 
$max 獲取集合中的全部文件中的相應值的最大. 
$push 值插入到一個數組生成文檔中. 
$addToSet 值插入到一個數組中所獲得的文檔，但不會建立重複. 
$first 根據分組從源文檔中獲取的第一個文檔。一般狀況下，這纔有意義，連同之前的一些應用 「$sort」-stage. 
$last 根據分組從源文檔中獲取最後的文檔。一般，這纔有意義，連同之前的一些應用 「$sort」-stage.

　文檔：MongoDB 官方aggregate說明。

 

相關使用：

db.collection.aggregate([array]);

array但是是任何一個或多個操做符。

group和match的用法，使用過sqlserver，group的用法很好理解，根據指定列進行分組統計，能夠統計分組的數量，也能統計分組中的和或者平均值等。

group以前的match，是對源數據進行查詢，group以後的match是對group以後的數據進行篩選；

同理，sort，skip，limit也是一樣的原理；

{_id:1,name:"a",status:1,num:1}
{_id:2,name:"a",status:0,num:2}
{_id:3,name:"b",status:1,num:3}
{_id:4,name:"c",status:1,num:4}
{_id:5,name:"d",status:1,num:5}

如下是示例：

應用一：統計name的數量和總數；

db.collection.aggregate([
　　{$group:{_id:"$name",count:{$sum:1},total:{$sum:"$num"}}
]);

　　

應用二：統計status=1的name的數量；

db.collection.aggregate([
　　{$match:{status:1}},
　　{$group:{_id:"$name",count:{$sum:1}}}
]);

　　

應用三：統計name的數量，而且數量爲小於2的；

db.collection.aggregate([
　　{$group:{_id:"$name",count:{$sum:1}},
　　{$match:{count:{$lt:2}}}
]);

　　

應用四：統計stauts=1的name的數量，而且數量爲1的；

db.collection.aggregate([
　　{$match:{status:1}},
　　{$group:{_id:"$name",count:{$sum:1}}},
　　{$match:{count:1}}
]);

　　

多列group，根據name和status進行多列

db.collection.aggregate([
　　{$group:{_id:{name:"$name",st:"$status"},count:{$sum:1}}}
]);

　　

$project該操做符很簡單，

db.collection.aggregate([
　　{$project:{name:1,status:1}}
]);

　　

結果是，只有_id,name,status三個字段的表數據，至關於sql表達式 select _id,name,status from collection

$unwind

這個操做符能夠將一個數組的文檔拆分爲多條文檔。

以上基本就能夠實現大部分統計了，group前條件，group後條件，是重點。