mongDB 基本查询操作

最近一直在用mongodb,有时候会需要用到统计,在网上查了一些资料,最适合用的就是用aggregate,以下介绍一下自己运用的心得。

别人写过的我就不过多描述了,大家一搜能搜索到N多一样的,我写一下我的总结。
基础知识
请大家自行查找更多,以下是关键文档。
操作符介绍:
p r o j e c t match:查询,需要同find()一样的参数
l i m i t skip:忽略结果的数量
s o r t group:按照给定表达式组合结果
unwind:分割嵌入数组到自己顶层文件      文档:MongoDB 官方aggregate说明。      相关使用:  db.collection.aggregate([array]);  array可是是任何一个或多个操作符。  group和match的用法,使用过sqlserver,group的用法很好理解,根据指定列进行分组统计,可以统计分组的数量,也能统计分组中的和或者平均值等。  group之前的match,是对源数据进行查询,group之后的match是对group之后的数据进行筛选;  同理,sort,skip,limit也是同样的原理;  1.1 {_id:1,name:”a”,status:1,num:1}  2.2 {_id:2,name:”a”,status:0,num:2}  3.3 {_id:3,name:”b”,status:1,num:3}  4.4 {_id:4,name:”c”,status:1,num:4}  5.5 {_id:5,name:”d”,status:1,num:5}  以下是示例:  应用一:统计name的数量和总数;  db.collection.aggregate([    { group:{_id:" name",count:{ sum:1},total:{ s u m :" num”}}
]);
应用二:统计status=1的name的数量;
db.collection.aggregate([
  { match:{status:1}},    { group:{_id:" name",count:{ sum:1}}}
]);
应用三:统计name的数量,并且数量为小于2的;
db.collection.aggregate([
  { g r o u p : i d :" $ n a m e " , c o u n t : $ s u m : 1 ,     $ m a t c h : c o u n t : $ l t : 2 ] ) ; s t a u t s = 1 n a m e 1 d b . c o l l e c t i o n . a g g r e g a t e ( [     $ m a t c h : s t a t u s : 1 ,     $ g r o u p : i d :" $ n a m e " , c o u n t : $ s u m : 1 ,     $ m a t c h : c o u n t : 1 ] ) ; g r o u p n a m e s t a t u s d b . c o l l e c t i o n . a g g r e g a t e ( [     $ g r o u p : i d : n a m e :" $ n a m e " , s t :" $ s t a t u s " , c o u n t : $ s u m : 1 ] ) ; project该操作符很简单,
db.collection.aggregate([
  { project:{name:1,status:1}}  ]);  结果是,只有_id,name,status三个字段的表数据,相当于sql表达式 select _id,name,status from collection unwind
这个操作符可以将一个数组的文档拆分为多条文档,在特殊条件下有用,本人暂没有进行过多的研究。
以上基本就可以实现大部分统计了,group前条件,group后条件,是重点。

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