mongoDB聚合操作
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mongoDB聚合常用的管道有
- $match: 过滤管道过滤数据，只输出符合条件的文档
- $group: 将集合中的文档分组，可用于统计结果
- $project 映射管道，映射输出
- $sort: 排序管道，将输入文档排序后输出
- $limit: 限制管道，限制聚合管道返回的文档书
- $skip: 跳过管道，跳过指定数量的文档，并返回余下的文档
1.准备一组数据
db.data.insertMany([{name:"Tom", city:"cityA",type:"aaa",num:609,age:18},
{name : "allen", city :"cityC", type: "bbb", num : 549,age:20},
{name :"jerry", city :"cityA", type :"bbb", num : 593,age:22},
{name :"frank", city : "cityB", type:"aaa", num : 657,age:21},
{name :"jack", city : "cityC", type:"aaa", num : 620,age:18},
{name :"alice", city : "cityB", type:"ccc", num : 584,age:20},
{name :"marry", city:"cityA", type:"bbb", num : 599,age:22}
])
db.data.find()
2.$group 分组管道
2.1 统计单组
对city分组，并求每组num的平均值。
db.data.aggregate({$group:{_id:'$city',avg_num:{$avg:'$num'}}})
2.2 统计多组
db.data.aggregate({$group:{_id:'$city',avg_num:{$avg:'$num'},avg_age:{$avg:'$age'}}})
3.$match 过滤管道
可以将其作用结果传给后一个管道。
对city不是"cityC"的city分组（过滤掉“”cityC"），并求每组num的平均值。
db.data.aggregate({$match:{city:{$ne:"cityC"}}},{$group:{_id:'$city',avg_num:{$avg:'$num'}}})
对age≥20的city分组（过滤掉“”cityC"），并求每组num的平均值。
db.data.aggregate({$match:{age:{$gte:20}}},{$group:{_id:'$city',avg_num:{$avg:'$num'}}})
其中，
-
_id是分组的依据
-
avg_num是新定义的字段名
-
$avg 是求值方法的表达式，这里是求平均值的表达式
-
‘$city’ 指定的分组依据
-
‘$num’ 指定的要求值的字段
拓展 统计数据个数
如果要统计每组数据的个数，则可以使用 $sum 实现。
$sum的功能是求某字段的和，用$sum计数时，如统计每个city的人数，可以写成：
db.data.aggregate({$group:{_id:'$city',count:{$sum:1}}})
即对字段，常数1进行计数。如果写为{$sum:2}，则计数结果为4,4,6。
4.$project 映射管道
db.data.aggregate({$group:{_id:'$city',avg_num:{$avg:'$num'},avg_age:{$avg:'$age'}}},{$project:{avg_num:1}})
如图，结果不再显示avg_age，只显示了_id和avg_num。
5.$sort $skip $limit
- 按年龄降序排列，跳过第一条，取前三条数据
db.data.aggregate({$sort:{age:-1}},{$skip:1},{$limit:3})
- 按年龄降序排列，取前三条数据，跳过第一条，
db.data.aggregate({$sort:{age:-1}},{$limit:3},{$skip:1})
- 取前三个数据，跳过第一个，再降序排列
db.data.aggregate({$limit:3},{$skip:1},{$sort:{age:-1}})
管道的写法不用考虑优先级的问题，从左到右依次执行。
6.常用表达式补充
$sum： 计算总和， $sum:1 表示以⼀倍计数
$avg： 计算平均值
$min： 获取最⼩值
$max： 获取最⼤值
$push： 在结果⽂档中插⼊值到⼀个数组中
$first： 根据资源⽂档的排序获取第⼀个⽂档数据
$last： 根据资源⽂档的排序获取最后⼀个⽂档数据