MongoDB聚合(二)

MongoDB聚合(二)

2.3 $group
$group操做能夠將文檔根據給定字段的不一樣值進行分組。
若是選定了須要分組的字段，能夠將選定的字段傳遞給"$group"函數的"_id"字段。
{ "$group" : {"_id" : "$day"} }
{ "$group" : {"_id" : "$grade"} }
{ "$group" : {"_id" : {"state" : "$state", "city" : "$city"}} }
2.3.1 分組操做符
容許對每一個分組進行計算，獲得相應的結果。
2.3.2 算術操做符
兩個操做符用於對數值類型的字段的值進行計算："$sum"和"$average"。
"$sum"，對於分組中的每一個文檔，將value與計算結果相加。
例如：
插入測試數據：
countrys = ["china", "japan", "germany", "canada", "india"]
for (var i = 1; i < 100; i ++) {
    name = countrys[Math.floor(Math.random() * countrys.length)]
    money =  Math.floor(1000 * Math.random())
    db.foo.insert({"country" : name, "_id" : i, "money" : money})
}
分組：
db.foo.aggregate(
{
    "$group" : {
        "_id" : "$country",
        "total" : {"$sum" : "$money"}
    }
})
返回結果：
{ "_id" : "canada", "total" : 11316 }
{ "_id" : "china", "total" : 7225 }
{ "_id" : "india", "total" : 11190 }
{ "_id" : "germany", "total" : 10288 }
{ "_id" : "japan", "total" : 9330 }
$avg，返回每一個分組的平均值。
例如：
聚合：
db.foo.aggregate(
{
    "$group" : {
        "_id" : "$country",
        "average" : {"$avg" : "$money"}
    }
})
返回結果：
{ "_id" : "canada", "average" : 595.578947368421 }
{ "_id" : "china", "average" : 481.6666666666667 }
{ "_id" : "india", "average" : 559.5 }
{ "_id" : "germany", "average" : 411.52 }
{ "_id" : "japan", "average" : 466.5 }
2.3.3 極值操做符
極值操做符獲取數據集合的邊緣值。
"$max" : expr
返回最大值。
"$min" : expr
返回最小值。
"$first" : expr
返回分組第一個值。
"$last" : expr
返回分組最後一個值。
"$max"和"$min"會查看文檔沒一個值。
例如：
db.foo.aggregate(
{
    "$group" : {
        "_id" : "$country",
        "lowest" : {"$min" : "$money"},
        "highest" : {"$max" : "$money"},
    }
})
返回結果：
{ "_id" : "canada", "lowest" : 130, "highest" : 950 }
{ "_id" : "china", "lowest" : 15, "highest" : 949 }
{ "_id" : "india", "lowest" : 98, "highest" : 994 }
{ "_id" : "germany", "lowest" : 36, "highest" : 960 }
{ "_id" : "japan", "lowest" : 28, "highest" : 850 }
若是結果集是有序的，則使用"$first"和"$last"操做。
例如：
插入測試數據：
for (var i = 1; i < 100; i++) {
    name = "caoqing",
    age = i
    db.foo1.insert({"name" : name, "age" : age})
}
聚合：
db.foo1.aggregate(
{
    "$group" : {
        "_id" : "$name",
        "lowest" : {"$first" : "$age"},
        "highest" : {"$last" : "$age"},    }
}
)
查詢結果：
{ "_id" : "caoqing", "lowest" : 1, "highest" : 99 }
2.3.4 數組操做符
對數組進行操做。
"$addToSet" : expr
若是當前數組不包含expr，則添加。返回結果集中，每一個元素最多出現一次。
"$push" : expr
添加expr到數組，返回包含全部值的數組。
2.3.5 分組行爲
大多數操做符都是流式工做的，只要有新文檔進入，就能夠處理，可是"$group"必須等到收入全部文檔後，才能分組，而後將分組發送給管道中的下一操做符。
在分片狀況下，"$group"先在每一個分片上執行，而後把分組結果發送到mongos再進行統一分組，剩餘的管道操做也都是在mongos上運行的。

2.4 $unwind
拆分能夠將數組的每個值拆分爲單獨的文檔。
例如：
db.blog.insert({
    "auther" : "caoqing",
    "comments" : [
        {
            "CEO" : "Bill Gates",
            "corp" : "MicroSoft"
        },
        {
            "CEO" : "Mark Zuckerberg",
            "corp" : "Facebook"
        },
        {
            "CEO" : "Dick Costolo",
            "corp" : "Twitter"
        }
    ]
})
拆分：
db.blog.aggregate(
{
    "$unwind" : "$comments"
})
結果：
{ "_id" : ObjectId("5360c4f909e603f892b1457c"), "auther" : "caoqing", "comments" : { "CEO" : "Bill Gates", "corp" : "MicroSoft" } }
{ "_id" : ObjectId("5360c4f909e603f892b1457c"), "auther" : "caoqing", "comments" : { "CEO" : "Mark Zuckerberg", "corp" : "Facebook" } }
{ "_id" : ObjectId("5360c4f909e603f892b1457c"), "auther" : "caoqing", "comments" : { "CEO" : "Dick Costolo", "corp" : "Twitter" } }
若是但願獲得特定的子文檔，能夠先拆分，再"$match"獲得結果。
db.blog.aggregate(
{
    "$project" : {"comments" : "$comments"}},
    {"$unwind" : "$comments"},
    {"$match" : {"comments.CEO" : "Mark Zuckerberg"}}
)
結果：
{ "_id" : ObjectId("5360c4f909e603f892b1457c"), "comments" : { "CEO" : "Mark Zuckerberg", "corp" : "Facebook" } }

2.5 $sort
能夠根據任意字段或多個字段進行排序。若是須要大量排序，最好在管道的第一階段進行排序，這時可使用索引。不然排序會很慢，佔用大量內存。
例如：
db.foo.aggregate(
{
    "$group" : {
        "_id" : "$country",
        "total" : {"$sum" : "$money"}
    }},
    {"$sort" : {"total" : -1, "country" : 1}}
)
結果：
{ "_id" : "canada", "total" : 11316 }
{ "_id" : "india", "total" : 11190 }
{ "_id" : "germany", "total" : 10288 }
{ "_id" : "japan", "total" : 9330 }
{ "_id" : "china", "total" : 7225 }

2.6 $limit
$limit接受一個參數n，返回結果集中前n個文檔。
例如：
db.foo.aggregate(
{
    "$group" : {
        "_id" : "$country",
        "total" : {"$sum" : "$money"}
    }},
    {"$sort" : {"total" : -1, "country" : 1}},
    {"$limit" : 3}
)
結果：
{ "_id" : "canada", "total" : 11316 }
{ "_id" : "india", "total" : 11190 }
{ "_id" : "germany", "total" : 10288 }

2.7 $skip
$skip接受一個參數n,丟棄結果集中前n個文檔，將剩餘文檔返回。若是須要丟棄大量數據，效率會很低。
例如：
db.foo.aggregate(
{
    "$group" : {
        "_id" : "$country",
        "total" : {"$sum" : "$money"}
    }},
    {"$sort" : {"total" : -1, "country" : 1}},
    {"$skip" : 2}
)
結果：
{ "_id" : "germany", "total" : 10288 }
{ "_id" : "japan", "total" : 9330 }
{ "_id" : "china", "total" : 7225 }

2.8 使用管道
應該在管道開始階段(執行"$project", "$group", "$unwind"操做前)將盡量多的文檔和字段過濾掉，管道若是不是直接從原來的集合中使用數據，就沒法在篩選和排序過程當中使用索引。
Mongodb不容許單一的聚合操做佔用過多的內存，若是某個操做佔用20%以上內存，操做會直接輸出錯誤。
能夠將結果集放入一個集合方便之後調用。