主頁 > 知識庫 > MongoDB聚合group的操作指南

MongoDB聚合group的操作指南

熱門標(biāo)簽:智能外呼系統(tǒng)官網(wǎng) 青白江400企業(yè)電話申請 呼和浩特外呼系統(tǒng)原理是什么 內(nèi)蒙古營銷智能外呼系統(tǒng)哪個好 長沙電銷外呼防封卡是什么 crm外呼系統(tǒng)聯(lián)系方式 外呼線路資源屬于電信業(yè)務(wù)嗎 河南電話外呼系統(tǒng)招商 小裙科技電銷機(jī)器人怎樣

MongoDB 聚合

MongoDB中聚合(aggregate)主要用于處理數(shù)據(jù)(諸如統(tǒng)計平均值,求和等),并返回計算后的數(shù)據(jù)結(jié)果。有點(diǎn)類似sql語句中的 count(*)。

基本語法為:db.collection.aggregate( [ stage1>, stage2>, ... ] )

現(xiàn)在在mycol集合中有以下數(shù)據(jù):

{ "_id" : 1, "name" : "tom", "sex" : "男", "score" : 100, "age" : 34 }
{ "_id" : 2, "name" : "jeke", "sex" : "男", "score" : 90, "age" : 24 }
{ "_id" : 3, "name" : "kite", "sex" : "女", "score" : 40, "age" : 36 }
{ "_id" : 4, "name" : "herry", "sex" : "男", "score" : 90, "age" : 56 }
{ "_id" : 5, "name" : "marry", "sex" : "女", "score" : 70, "age" : 18 }
{ "_id" : 6, "name" : "john", "sex" : "男", "score" : 100, "age" : 31 }

1、$sum計算總和。

  Sql: select sex,count(*) frommycol group by sex

  MongoDb: db.mycol.aggregate([{$group: {_id: '$sex', personCount: {$sum: 1}}}])

  Sql: select sex,sum(score) totalScore frommycol group by sex

  MongoDb: db.mycol.aggregate([{$group: {_id: '$sex', totalScore: {$sum: '$score'}}}])

2、$avg 計算平均值

  Sql: select sex,avg(score) avgScore frommycol group by sex

  Mongodb: db.mycol.aggregate([{$group: {_id: '$sex', avgScore: {$avg: '$score'}}}])

3、$max獲取集合中所有文檔對應(yīng)值得最大值。

  Sql: select sex,max(score) maxScore frommycol group by sex

  Mongodb: db.mycol.aggregate([{$group: {_id: '$sex', maxScore: {$max: '$score'}}}])

4、$min 獲取集合中所有文檔對應(yīng)值得最小值。

  Sql: select sex,min(score) minScore frommycol group by sex

  Mongodb: db.mycol.aggregate([{$group: {_id: '$sex', minScore: {$min: '$score'}}}])

5、$push 把文檔中某一列對應(yīng)的所有數(shù)據(jù)插入值到一個數(shù)組中。

  Mongodb: db.mycol.aggregate([{$group: {_id: '$sex', scores : {$push: '$score'}}}])

6、$addToSet把文檔中某一列對應(yīng)的所有數(shù)據(jù)插入值到一個數(shù)組中,去掉重復(fù)的

  db.mycol.aggregate([{$group: {_id: '$sex', scores : {$addToSet: '$score'}}}])

7、 $first根據(jù)資源文檔的排序獲取第一個文檔數(shù)據(jù)。

  db.mycol.aggregate([{$group: {_id: '$sex', firstPerson : {$first: '$name'}}}])

8、 $last根據(jù)資源文檔的排序獲取最后一個文檔數(shù)據(jù)。

  db.mycol.aggregate([{$group: {_id: '$sex', lastPerson : {$last: '$name'}}}])

9、全部統(tǒng)計null

  db.mycol.aggregate([{$group:{_id:null,totalScore:{$push:'$score'}}}])

例子

  現(xiàn)在在t2集合中有以下數(shù)據(jù):

  { "country" : "china", "province" : "sh", "userid" : "a" }
  { "country" : "china", "province" : "sh", "userid" : "b" }
  { "country" : "china", "province" : "sh", "userid" : "a" }
  { "country" : "china", "province" : "sh", "userid" : "c" }
  { "country" : "china", "province" : "bj", "userid" : "da" }
  { "country" : "china", "province" : "bj", "userid" : "fa" }

  需求是統(tǒng)計出每個country/province下的userid的數(shù)量(同一個userid只統(tǒng)計一次)

  過程如下。

  首先試著這樣來統(tǒng)計:

  db.t2.aggregate([{$group:{"_id":{"country":"$country","prov":"$province"},"number":{$sum:1}}}])

  結(jié)果是錯誤的:

  原因是,這樣來統(tǒng)計不能區(qū)分userid相同的情況 (上面的數(shù)據(jù)中sh有兩個 userid = a)

  為了解決這個問題,首先執(zhí)行一個group,其id 是 country, province, userid三個field:

  db.t2.aggregate([ { $group: {"_id": { "country" : "$country", "province": "$province" , "uid" : "$userid" } } } ])

  可以看出,這步的目的是把相同的userid只剩下一個。

  然后第二步,再第一步的結(jié)果之上再執(zhí)行統(tǒng)計:

  db.t2.aggregate([ 
  { $group: {"_id": { "country" : "$country", "province": "$province" , "uid" : "$userid" } } } , 
  { $group: {"_id": { "country" : "$_id.country", "province": "$_id.province" }, count : { $sum : 1 } } } 
  ])

  這回就對了

  加入一個$project操作符,把_id去掉

  db.t2.aggregate([ { $group: {"_id": { "country" : "$country", "province": "$province" , "uid" : "$userid" } } } , 
  { $group: {"_id": { "country" : "$_id.country", "province": "$_id.province" }, count: { $sum : 1 } } }, 
  { $project : {"_id": 0, "country" : "$_id.country", "province" : "$_id.province", "count" : 1}} 
  ])

  最終結(jié)果如下:

管道的概念

管道在Unix和Linux中一般用于將當(dāng)前命令的輸出結(jié)果作為下一個命令的參數(shù)。

MongoDB的聚合管道將MongoDB文檔在一個管道處理完畢后將結(jié)果傳遞給下一個管道處理。管道操作是可以重復(fù)的。

表達(dá)式:處理輸入文檔并輸出。表達(dá)式是無狀態(tài)的,只能用于計算當(dāng)前聚合管道的文檔,不能處理其它的文檔。

這里我們介紹一下聚合框架中常用的幾個操作:

  • $project:修改輸入文檔的結(jié)構(gòu)??梢杂脕碇孛?、增加或刪除域,也可以用于創(chuàng)建計算結(jié)果以及嵌套文檔。
  • match:用于過濾數(shù)據(jù),只輸出符合條件的文檔。match使用MongoDB的標(biāo)準(zhǔn)查詢操作。
  • $limit:用來限制MongoDB聚合管道返回的文檔數(shù)。
  • $skip:在聚合管道中跳過指定數(shù)量的文檔,并返回余下的文檔。
  • $unwind:將文檔中的某一個數(shù)組類型字段拆分成多條,每條包含數(shù)組中的一個值。
  • $group:將集合中的文檔分組,可用于統(tǒng)計結(jié)果。
  • $sort:將輸入文檔排序后輸出。
  • $geoNear:輸出接近某一地理位置的有序文檔。

1、$project實(shí)例

  db.mycol.aggregate({$project:{name : 1, score : 1}})

  這樣的話結(jié)果中就只還有_id,name和score三個字段了,默認(rèn)情況下_id字段是被包含的,如果要想不包含_id話可以這樣:

  db.mycol.aggregate({$project:{_id : 0, name : 1, score : 1}})

2、$match實(shí)例

  $match用于獲取分?jǐn)?shù)大于30小于并且小于100的記錄,然后將符合條件的記錄送到下一階段$group管道操作符進(jìn)行處理

  db.mycol.aggregate([{$match :{score: {$gt: 30, $lt: 100}}},{$group:{_id:'$sex',count:{$sum:1}}}]) 

總結(jié)

到此這篇關(guān)于MongoDB聚合group的文章就介紹到這了,更多相關(guān) MongoDB聚合group內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

您可能感興趣的文章:
  • SQL分組函數(shù)group by和聚合函數(shù)(COUNT、MAX、MIN、AVG、SUM)的幾點(diǎn)說明
  • pandas分組聚合詳解
  • postgresql使用filter進(jìn)行多維度聚合的解決方法

標(biāo)簽:黃石 呼倫貝爾 安順 池州 楚雄 舟山 白山 菏澤

巨人網(wǎng)絡(luò)通訊聲明:本文標(biāo)題《MongoDB聚合group的操作指南》,本文關(guān)鍵詞  MongoDB,聚合,group,的,操作指南,;如發(fā)現(xiàn)本文內(nèi)容存在版權(quán)問題,煩請?zhí)峁┫嚓P(guān)信息告之我們,我們將及時溝通與處理。本站內(nèi)容系統(tǒng)采集于網(wǎng)絡(luò),涉及言論、版權(quán)與本站無關(guān)。
  • 相關(guān)文章
  • 下面列出與本文章《MongoDB聚合group的操作指南》相關(guān)的同類信息!
  • 本頁收集關(guān)于MongoDB聚合group的操作指南的相關(guān)信息資訊供網(wǎng)民參考!
  • 推薦文章