MongoDB 聚合
MongoDB 聚合
聚合操作处理数据记录并返回计算结果。聚合操作将多个文档中的值分组在一起,并可以对分组数据执行各种操作以返回单个结果。在SQL中的count (*)和group by与MongoDB聚合等效的
aggregate()方法
在MongoDB中使用聚合,请使用aggregate()方法。
语法
>db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)
例子
假设集合中有如下数据
{ _id: ObjectId(7df78ad8902c) title: 'MongoDB Overview', description: 'MongoDB is no sql database', by_user: 'tutorials point', url: 'http://www.tutorialspoint.com', tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'], likes: 100 }, { _id: ObjectId(7df78ad8902d) title: 'NoSQL Overview', description: 'No sql database is very fast', by_user: 'tutorials point', url: 'http://www.tutorialspoint.com', tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'], likes: 10 }, { _id: ObjectId(7df78ad8902e) title: 'Neo4j Overview', description: 'Neo4j is no sql database', by_user: 'Neo4j', url: 'http://www.neo4j.com', tags: ['neo4j', 'database', 'NoSQL'], likes: 750 },
现在从上面的集合中,如果要显示一个列表,说明每个用户编写了多少教程,那么您将使用以下aggregate()方法
> db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : 1}}}]) { "result" : [ { "_id" : "tutorials point", "num_tutorial" : 2 }, { "_id" : "Neo4j", "num_tutorial" : 1 } ], "ok" : 1 } >
以上例子的SQL等价查询将按用户选择,按用户从mycol组中选择count(*)。
上 面的示例中,我们已经按字段by_user对文档进行了分组,并且每次出现by_user时,sum的前一个值都将递增。以下是可用聚合表达式的列表。
表达式的描述和例子
$sum汇总集合中所有文档的定义值。
db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : "$likes"}}}])
$avg:计算集合中所有文档的所有给定值的平均值。
db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$avg : "$likes"}}}])
$min:从集合中的所有文档中获取相应值的最小值。
db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$min : "$likes"}}}])
$max:获取集合中所有文档中相应值的最大值。
db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$max : "$likes"}}}])
$push:将值插入结果文档中的数组。
db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$push: "$url"}}}])
$addToSet:将值插入结果文档中的数组,但不创建重复项。
db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$addToSet : "$url"}}}])
$first:根据分组从源文档获取第一个文档。通常,这仅与以前应用的一些“$ sort”阶段一起才有意义。
db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", first_url : {$first : "$url"}}}])
$last:根据分组从源文档获取最后一个文档。通常,这仅与以前应用的一些“$ sort”阶段一起才有意义。
db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", last_url : {$last : "$url"}}}])
管线概念
在UNIX命令中,shell pipeline意味着可以对某些输入执行操作,并将输出用作下一个命令的输入,依此类推。MongoDB还支持聚合框架中的相同概念。有一组可能的阶段,每个阶段都作为一组文档作为输入,并生成一组生成的文档(或管道末端的最终生成的JSON文档)。然后,这又可以用于下一阶段等等。
以下是聚合框架中的允许的命令:
$project − 用于从集合中选择某些特定字段。
$match − 这是一个过滤操作,因此可以减少作为下一阶段输入的文档数量。
$group − 这将执行如上所述的实际聚合。
$sort − 对文档进行排序。
$skip − 这样,就可以在给定数量的文档的文档列表中向前跳过。
$limit − 这将从当前职位开始按给定的数字限制要查看的文档数量。
$unwind − 这用于展开使用数组的文档。当使用数组时,数据是一种预连接,此操作将通过此操作撤消,以便再次拥有单个文档。因此,在这一阶段,我们将增加下一阶段的文件数量。