mongodb的聚合操作

学习目标

了解 mongodb的聚合原理
掌握 mongdb的管道命令
掌握 mongdb的表达式

1 mongodb的聚合是什么

聚合(aggregate)是基于数据处理的聚合管道，每个文档通过一个由多个阶段（stage）组成的管道，可以对每个阶段的管道进行分组、过滤等功能，然后经过一系列的处理，输出相应的结果。

语法：db.集合名称.aggregate({管道:{表达式}})

在这里插入图片描述

2 mongodb的常用管道和表达式

知识点：

掌握mongodb中管道的语法
掌握mongodb中管道命令

2.1 常用管道命令

在mongodb中，⽂档处理完毕后，通过管道进⾏下⼀次处理
常用管道命令如下：

$group：将集合中的⽂档分组，可⽤于统计结果
$match：过滤数据，只输出符合条件的⽂档
$project：修改输⼊⽂档的结构，如重命名、增加、删除字段、创建计算结果
$sort：将输⼊⽂档排序后输出
$limit：限制聚合管道返回的⽂档数
$skip：跳过指定数量的⽂档，并返回余下的⽂档

2.2 常用表达式

表达式：处理输⼊⽂档并输出
语法：表达式:'$列名'
常⽤表达式:

$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

3 管道命令之`$group`

3.1 按照某个字段进行分组

$group是所有聚合命令中用的最多的一个命令，用来将集合中的文档分组，可用于统计结果

使用示例如下

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

其中注意点：

db.db_name.aggregate是语法，所有的管道命令都需要写在其中
_id 表示分组的依据，按照哪个字段进行分组，需要使用$gender表示选择这个字段进行分组
$sum:1 表示把每条数据作为1进行统计，统计的是该分组下面数据的条数

3.2 group by null

当我们需要统计整个文档的时候，$group 的另一种用途就是把整个文档分为一组进行统计

使用实例如下：

db.stu.aggregate(
    {$group:
        {
            _id:null,
            counter:{$sum:1}
        }
    }
)

其中注意点：

_id:null 表示不指定分组的字段，即统计整个文档，此时获取的counter表示整个文档的个数

3.3 数据透视

正常情况在统计的不同性别的数据的时候，需要知道所有的name，需要逐条观察，如果通过某种方式把所有的name放到一起，那么此时就可以理解为数据透视

使用示例如下：

统计不同性别的学生

db.stu.aggregate(
    {$group:
        {
            _id:null,
            name:{$push:"$name"}
        }
    }
)

使用$$ROOT可以将整个文档放入数组中

db.stu.aggregate(
    {$group:
        {
            _id:null,
            name:{$push:"$$ROOT"}
        }
    }
)

3.4 动手

对于如下数据，需要统计出每个country/province下的userid的数量（同一个userid只统计一次）

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

参考答案

db.tv3.aggregate(
  {$group:{_id:{country:'$country',province:'$province',userid:'$userid'}}},{$group:{_id:{country:'$_id.country',province:'$_id.province'},count:{$sum:1}}}

4 管道命令之`$match`

$match用于进行数据的过滤，是在能够在聚合操作中使用的命令，和find区别在于$match 操作可以把结果交给下一个管道处理，而find不行

使用示例如下：

查询年龄大于20的学生

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

查询年龄大于20的男女学生的人数

db.stu.aggregate(
    {$match:{age:{$gt:20}}
    {$group:{_id:"$gender",counter:{$sum:1}}}
    )

5 管道命令之`$project`

$project用于修改文档的输入输出结构，例如重命名，增加，删除字段

使用示例如下：

查询学生的年龄、姓名，仅输出年龄姓名

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

查询男女生人生，输出人数

db.stu.aggregate(
    {$group:{_id:"$gender",counter:{$sum:1}}}
    {$project:{_id:0,counter:1}}
    )

5.1 动手练习

对于如下数据：统计出每个country/province下的userid的数量（同一个userid只统计一次），结果中的字段为{country:““，province:””，counter:“*”}

{ "country" : "china", "userid" : "fa" }

参考答案

db.tv3.aggregate(
  {$group:{_id:{country:'$country',count:{$sum:1}}},{$project:{_id:0,country:'$_id.country',province:'$_id.province',counter:'$count'}}
  )

6 管道命令之`$sort`

$sort用于将输入的文档排序后输出

使用示例如下：

查询学生信息，按照年龄升序
```
db.stu.aggregate({$sort:{age:1}})
```

查询男女人数，按照人数降序

db.stu.aggregate(
    {$group:{_id:"$gender",counter:{$sum:1}}},
    {$sort:{counter:-1}}
)

7 管道命令之`$skip` 和 `$limit`

$limit限制返回数据的条数
$skip 跳过指定的文档数，并返回剩下的文档数
同时使用时先使用skip在使用limit

使用示例如下：

查询2条学生信息
```
db.stu.aggregate(
    {$limit:2}
)
```
查询从第三条开始的学生信息
```
db.stu.aggregate(
    {$skip:3}
)
```

统计男女生人数，按照人数升序，返回第二条数据

db.stu.aggregate(
    {$group:{_id:"$gender",
    {$sort:{counter:-1}},
    {$skip:1},
    {$limit:1}
)

8 小结

理解聚合操作的是在干什么
掌握$group,$match,$project的使用
熟悉$sort,$limit,$skip的使用
实现常用的表达式

mongodb的聚合操作