聚合 aggregate
- 聚合(aggregate)主要用于计算数据，类似sql中的sum()、avg()
- 语法
db.集合名称.aggregate([{管道:{表达式}}])
管道
- 管道在Unix和Linux中一般用于将当前命令的输出结果作为下一个命令的输入
ps ajx | grep mongo
- 在mongodb中，管道具有同样的作用，文档处理完毕后，通过管道进行下一次处理
- 常用管道
- $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
- $unwind：将数组类型的字段进行拆分
表达式
- 处理输入文档并输出
- 语法
表达式:'$列名'
常用表达式
- $sum：计算总和，$sum:1同count表示计数
- $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
$group
- 将集合中的文档分组，可用于统计结果
- _id表示分组的依据，使用某个字段的格式为'$字段'
- 例1：统计男生、女生的总人数
db.stu.aggregate([
{$group:
{
_id:'$gender',
counter:{$sum:1}
}
}
])
Group by null
- 将集合中所有文档分为一组
- 例2：求学生总人数、平均年龄
db.stu.aggregate([
{$group:
{
_id:null,
counter:{$sum:1},
avgAge:{$avg:'$age'}
}
}
])
透视数据
- 例3：统计学生性别及学生姓名
db.stu.aggregate([
{$group:
{
_id:'$gender',
name:{$push:'$name'}
}
}
])
- 使用$$ROOT可以将文档内容加入到结果集的数组中，代码如下
db.stu.aggregate([
{$group:
{
_id:'$gender',
name:{$push:'$$ROOT'}
}
}
])
$match
- 用于过滤数据，只输出符合条件的文档
- 使用MongoDB的标准查询操作
- 例1：查询年龄大于20的学生
db.stu.aggregate([
{$match:{age:{$gt:20}}}
])
- 例2：查询年龄大于20的男生、女生人数
db.stu.aggregate([
{$match:{age:{$gt:20}}},
{$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}}
])
$project
- 修改输入文档的结构，如重命名、增加、删除字段、创建计算结果
- 例1：查询学生的姓名、年龄
db.stu.aggregate([
{$project:{_id:0,name:1,age:1}}
])
- 例2：查询男生、女生人数，输出人数
db.stu.aggregate([
{$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}},
{$project:{_id:0,counter:1}}
])
$sort
- 将输入文档排序后输出
- 例1：查询学生信息，按年龄升序
b.stu.aggregate([{$sort:{age:1}}])
- 例2：查询男生、女生人数，按人数降序
db.stu.aggregate([
{$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}},
{$sort:{counter:-1}}
])
$limit
- 限制聚合管道返回的文档数
- 例1：查询2条学生信息
db.stu.aggregate([{$limit:2}])
$skip
- 跳过指定数量的文档，并返回余下的文档
- 例2：查询从第3条开始的学生信息
db.stu.aggregate([{$skip:2}])
- 例3：统计男生、女生人数，按人数升序，取第二条数据
db.stu.aggregate([
{$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}},
{$sort:{counter:1}},
{$skip:1},
{$limit:1}
])
- 注意顺序：先写skip，再写limit
$unwind
- 将文档中的某一个数组类型字段拆分成多条，每条包含数组中的一个值
语法1
- 对某字段值进行拆分
db.集合名称.aggregate([{$unwind:'$字段名称'}])
- 构造数据
db.t2.insert({_id:1,item:'t-shirt',size:['S','M','L']})
- 查询
db.t2.aggregate([{$unwind:'$size'}])
语法2
- 对某字段值进行拆分
- 处理空数组、非数组、无字段、null情况
db.inventory.aggregate([{
$unwind:{
path:'$字段名称',
preserveNullAndEmptyArrays:<boolean>#防止数据丢失
}
}])
- 构造数据
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 }
])
- 使用语法1查询
db.t3.aggregate([{$unwind:'$size'}])
- 查看查询结果，发现对于空数组、无字段、null的文档，都被丢弃了
- 问：如何能不丢弃呢？
- 答：使用语法2查询
db.t3.aggregate([{$unwind:{path:'$sizes',preserveNullAndEmptyArrays:true}}])