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。