MongoDB 的聚合查詢語法一直讓我難以很好的入門,若是不是由於項目須要,我不多會用到它,可是用多了以後,會愈來愈喜歡它,尤爲是接觸了一些聚合查詢方法後,我發現 MongoDB 真的在業務中提升了很多效率。總之,MongoDB 真香~~~
下面是個人一些平時使用聚合查詢的記錄python
data 集合數據格式json
{ "_id" : ObjectId("5caef7f2c0cd2730919a038f"), "sn" : "1904010010000001", "dev_id" : 200, "dt" : ISODate("2036-02-07T14:29:00.000Z"), "data" : { "BT" : 20.0, "CSQ" : 23, "GPSLati" : 39.8679244, "GPSLongti" : 116.6568387, "Humidity" : 0.0, "Temprature" : 0.0, "Voltage" : 0.0 } }
sn = ['1904010010000001', '1904010010000002', '1904010010000003'] pipeline = [ {'$match': {'sn': {'$in': sn}}}, {'$group': {'_id': "$sn", "data": {'$last': "$data"}, "dt": {'$last': "$dt"}}}, {'$sort': {"dt": 1}}] db.data.aggregate(pipeline)
返回結果(避免數據過長,僅顯示一個數據)code
[ { '_id': '1812010009000100', 'data': { 'Ap': 1009.7, 'BT': 20.0, 'CSQ': 24, 'GPSLati': 39.8681678, 'GPSLongti': 116.6591262, 'Humidity': 31.400000000000002, 'Temprature': 21.5, 'Voltage': 0.98, 'WindDir': 0, 'WindSpeed': 0.0 }, 'dt': datetime.datetime(2019, 4, 14, 17, 44) } ]
sn = '1904010010000001' pipeline = [ {'$project': {'date': {'$substr': ["$dt", 0, 15]}, 'data': '$data'}}, {'$group': { '_id': "$date", 'temprature': {'$avg': '$data.Temprature'}, 'humidity': {'$avg': '$data.Humidity'}, 'wind_speed': {'$avg': '$data.WindSpeed'}, 'wind_dir': {'$avg': '$data.WindDir'} }}, {'$limit': 60}, {'$sort': {'_id': -1}} ] db.data.aggregate(pipeline)
返回結果(避免數據過長,僅顯示一個數據)ip
[ { '_id': '2019-04-14T01:3', 'temprature': 10.861538461538462, 'humidity': 18.70769230769231, 'wind_speed': 0.49230769230769234, 'wind_dir': 167.6153846153846 } ]
原文地址: Python MongoDB 一些聚合查詢方法
個人博客: 時空路由器路由