mongodb的聚合aggregate|group|match|project|sort|limit|skip|unwind

聚合 aggregate

• 聚合(aggregate)主要用於計算數據，類似sql中的sum()、avg()
• 語法

db.集合名稱.aggregate([{管道:{表達式}}])

　　管道

• 管道在Unix和Linux中一般用於將當前命令的輸出結果作為下一個命令的輸入

ps ajx | grep mongo

• 在mongodb中，管道具有同樣的作用，文檔處理完畢后，通過管道進行下一次處理
• 常用管道
  • $group：將集合中的文檔分組，可用於統計結果
  • $match：過濾數據，只輸出符合條件的文檔
  • $project：修改輸入文檔的結構，如重命名、增加、刪除字段、創建計算結果
  • $sort：將輸入文檔排序后輸出
  • $limit：限制聚合管道返回的文檔數
  • $skip：跳過指定數量的文檔，並返回余下的文檔
  • $unwind：將數組類型的字段進行拆分

表達式

• 處理輸入文檔並輸出
• 語法

表達式:'$列名'

常用表達式

• $sum：計算總和，$sum:1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：在結果文檔中插入值到一個數組中
• $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后一個文檔數據

$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為'$字段'
• 例1：統計男生、女生的總人數

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

Group by null

• 將集合中所有文檔分為一組
• 例2：求學生總人數、平均年齡

 

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

透視數據

• 例3：統計學生性別及學生姓名

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

• 使用$$ROOT可以將文檔內容加入到結果集的數組中，代碼如下

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

$match

• 用於過濾數據，只輸出符合條件的文檔
• 使用MongoDB的標准查詢操作
• 例1：查詢年齡大於20的學生

 

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

 

• 例2：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}}} ])

$project

• 修改輸入文檔的結構，如重命名、增加、刪除字段、創建計算結果
• 例1：查詢學生的姓名、年齡

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

• 例2：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}} ])

$sort

• 將輸入文檔排序后輸出
• 例1：查詢學生信息，按年齡升序

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

• 例2：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}} ])

$limit

• 限制聚合管道返回的文檔數
• 例1：查詢2條學生信息

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

$skip

• 跳過指定數量的文檔，並返回余下的文檔
• 例2：查詢從第3條開始的學生信息

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

• 例3：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

$unwind

• 將文檔中的某一個數組類型字段拆分成多條，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,item:'t-shirt',size:['S','M','L']})

• 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情況

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

• 使用語法1查詢

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

• 查看查詢結果，發現對於空數組、無字段、null的文檔，都被丟棄了
• 問：如何能不丟棄呢？
• 答：使用語法2查詢

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