聚合aggregate
聚合 aggregate-小结
目录：
一、聚合的概念：类似sql的sum、avg
二、$group：分组统计。将集合中的文档分组，可用于统计结果
三、$match：编排显示字段。用于过滤数据，只输出符合条件的文档
四、$project：修改输入文档的结构，如重命名、增加、删除字段、创建计算结果
五、$sort：将输入文档排序后输出
六、$limit和$skip：取得、跳过给定数量的文档
七、$unwind：拆分列表。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
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一、聚合的概念：类似sql的sum、avg
聚合(aggregate)主要用于计算数据，类似sql中的sum()、avg()
1、语法
db.集合名称.aggregate({管道:{表达式}})
2、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
$unwind：将数组类型的字段进行拆分
3、表达式
处理输入文档并输出
语法
表达式:'$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（列表）中
$first：根据资源文档的排序获取第一个文档数据
$last：根据资源文档的排序获取最后一个文档数据
4、示例数据：
db.stu.drop()
db.stu.insert({name:'郭靖',hometown:'蒙古',age:20,gender:true})
db.stu.insert({name:'黄蓉',hometown:'桃花岛',age:18,gender:false})
db.stu.insert({name:'华筝',hometown:'蒙古',age:18,gender:false})
db.stu.insert({name:'黄药师',hometown:'桃花岛',age:40,gender:true})
db.stu.insert({name:'段誉',hometown:'大理',age:16,gender:true})
db.stu.insert({name:'段王爷',hometown:'大理',age:45,gender:true})
db.stu.insert({name:'洪七公',hometown:'华山',age:181,gender:true})
二、$group：分组统计。将集合中的文档分组，可用于统计结果
1、_id表示分组的依据，使用某个字段的格式为'$字段'
统计男生、女生的总人数
db.stu.aggregate(
{$group:
{
_id:'$gender',
counter:{$sum:1}
}
}
)
输出：
{ "_id" : false, "counter" : 2 }
{ "_id" : true, "counter" : 5 }
2、将集合中所有文档分为一组（Group by null）
例2：求学生总人数、平均年龄
db.stu.aggregate(
{$group:
{
_id:null,
counter:{$sum:1},
avgAge:{$avg:'$age'}
}
}
)
输出：
{ "_id" : null, "counter" : 7, "avgAge" : 48.285714285714285 }
3、透视数据
例3：统计学生性别及学生姓名
db.stu.aggregate(
{$group:
{
_id:'$gender',
name_list:{$push:'$name'}
}
}
)
输出：
{ "_id" : false, "name_list" : [ "黄蓉", "华筝" ] }
{ "_id" : true, "name_list" : [ "郭靖", "黄药师", "段誉", "段王爷", "洪七公" ] }
4、使用$$ROOT可以将文档内容加入到结果集的数组中，代码如下
db.stu.aggregate(
{$group:
{
_id:'$gender',
stu_obj_list:{$push:'$$ROOT'}
}
}
).pretty()
输出：
{
"_id" : false,
"stu_obj_list" : [
{
"_id" : ObjectId("5e842edfa9c21c34124d4ef2"),
"name" : "黄蓉",
"hometown" : "桃花岛",
"age" : 18,
"gender" : false
},
{
"_id" : ObjectId("5e842edfa9c21c34124d4ef3"),
"name" : "华筝",
"hometown" : "蒙古",
"age" : 18,
"gender" : false
}
]
}
{
"_id" : true,
"stu_obj_list" : [
{
"_id" : ObjectId("5e842edfa9c21c34124d4ef1"),
"name" : "郭靖",
"hometown" : "蒙古",
"age" : 20,
"gender" : true
},
{
"_id" : ObjectId("5e842edfa9c21c34124d4ef4"),
"name" : "黄药师",
"hometown" : "桃花岛",
"age" : 40,
"gender" : true
},
{
"_id" : ObjectId("5e842edfa9c21c34124d4ef5"),
"name" : "段誉",
"hometown" : "大理",
"age" : 16,
"gender" : true
},
{
"_id" : ObjectId("5e842edfa9c21c34124d4ef6"),
"name" : "段王爷",
"hometown" : "大理",
"age" : 45,
"gender" : true
},
{
"_id" : ObjectId("5e842ee1a9c21c34124d4ef7"),
"name" : "洪七公",
"hometown" : "华山",
"age" : 181,
"gender" : true
}
]
}
三、$match：编排显示字段。用于过滤数据，只输出符合条件的文档
使用MongoDB的标准查询操作
1、查询年龄大于20的学生
db.stu.aggregate(
{$match:{age:{$gt:20}}}
)
输出：
{ "_id" : ObjectId("5e842edfa9c21c34124d4ef4"), "name" : "黄药师", "hometown" : "桃花岛", "age" : 40, "gender" : true }
{ "_id" : ObjectId("5e842edfa9c21c34124d4ef6"), "name" : "段王爷", "hometown" : "大理", "age" : 45, "gender" : true }
{ "_id" : ObjectId("5e842ee1a9c21c34124d4ef7"), "name" : "洪七公", "hometown" : "华山", "age" : 181, "gender" : true }
2、查询年龄大于20的男生、女生人数
db.stu.aggregate(
{$match:{age:{$gt:20}}},
{$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}}
)
输出：
{ "_id" : true, "counter" : 3 }
四、$project：修改输入文档的结构，如重命名、增加、删除字段、创建计算结果
1、查询学生的姓名、年龄
db.stu.aggregate(
{$project:{_id:0,name:1,age:1}}
)
输出：
{ "name" : "郭靖", "age" : 20 }
{ "name" : "黄蓉", "age" : 18 }
{ "name" : "华筝", "age" : 18 }
{ "name" : "黄药师", "age" : 40 }
{ "name" : "段誉", "age" : 16 }
{ "name" : "段王爷", "age" : 45 }
{ "name" : "洪七公", "age" : 181 }
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}}
)
输出：
{ "counter" : 2 }
{ "counter" : 5 }
五、$sort：将输入文档排序后输出
1、查询学生信息，按年龄升序
db.stu.aggregate({$sort:{age:1}})
输出：
{ "_id" : ObjectId("5e842edfa9c21c34124d4ef5"), "name" : "段誉", "hometown" : "大理", "age" : 16, "gender" : true }
{ "_id" : ObjectId("5e842edfa9c21c34124d4ef2"), "name" : "黄蓉", "hometown" : "桃花岛", "age" : 18, "gender" : false }
{ "_id" : ObjectId("5e842edfa9c21c34124d4ef3"), "name" : "华筝", "hometown" : "蒙古", "age" : 18, "gender" : false }
{ "_id" : ObjectId("5e842edfa9c21c34124d4ef1"), "name" : "郭靖", "hometown" : "蒙古", "age" : 20, "gender" : true }
{ "_id" : ObjectId("5e842edfa9c21c34124d4ef4"), "name" : "黄药师", "hometown" : "桃花岛", "age" : 40, "gender" : true }
{ "_id" : ObjectId("5e842edfa9c21c34124d4ef6"), "name" : "段王爷", "hometown" : "大理", "age" : 45, "gender" : true }
{ "_id" : ObjectId("5e842ee1a9c21c34124d4ef7"), "name" : "洪七公", "hometown" : "华山", "age" : 181, "gender" : true }
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}}
)
输出：
{ "_id" : true, "counter" : 5 }
{ "_id" : false, "counter" : 2 }
六、$limit和$skip：取得、跳过给定数量的文档
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})
或者
db.stu.limit(2)
输出：
{ "_id" : ObjectId("5e842edfa9c21c34124d4ef1"), "name" : "郭靖", "hometown" : "蒙古", "age" : 20, "gender" : true }
{ "_id" : ObjectId("5e842edfa9c21c34124d4ef2"), "name" : "黄蓉", "hometown" : "桃花岛", "age" : 18, "gender" : false }
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})
或者：
db.stu.find().skip(2)
输出：
{ "_id" : ObjectId("5e842edfa9c21c34124d4ef3"), "name" : "华筝", "hometown" : "蒙古", "age" : 18, "gender" : false }
{ "_id" : ObjectId("5e842edfa9c21c34124d4ef4"), "name" : "黄药师", "hometown" : "桃花岛", "age" : 40, "gender" : true }
{ "_id" : ObjectId("5e842edfa9c21c34124d4ef5"), "name" : "段誉", "hometown" : "大理", "age" : 16, "gender" : true }
{ "_id" : ObjectId("5e842edfa9c21c34124d4ef6"), "name" : "段王爷", "hometown" : "大理", "age" : 45, "gender" : true }
{ "_id" : ObjectId("5e842ee1a9c21c34124d4ef7"), "name" : "洪七公", "hometown" : "华山", "age" : 181, "gender" : true }
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
输出：
{ "_id" : true, "counter" : 5 }
七、$unwind：拆分列表。将文档中的某一个数组类型字段拆分成多条，每条包含数组中的一个值
1、语法1：对某字段值进行拆分
db.集合名称.aggregate({$unwind:'$字段名称'})
（1）构造数据
db.t2.insert({_id:1,item:'t-shirt',size:['S','M','L']})
（2）查询
db.t2.aggregate({$unwind:'$size'})
输出：
{ "_id" : 1, "item" : "t-shirt", "size" : "S" }
{ "_id" : 1, "item" : "t-shirt", "size" : "M" }
{ "_id" : 1, "item" : "t-shirt", "size" : "L" }
2、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
属性preserveNullAndEmptyArrays值为false表示丢弃属性值为空的文档
属性preserveNullAndEmptyArrays值为true表示保留属性值为空的文档
db.inventory.aggregate({
$unwind:{
path:'$字段名称',
preserveNullAndEmptyArrays:<boolean> #防止数据丢失
}
})
（1）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 }
])
（2）使用语法1查询
①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
db.t3.aggregate({$unwind:'$size'})
输出：
{ "_id" : 1, "item" : "a", "size" : "S" }
{ "_id" : 1, "item" : "a", "size" : "M" }
{ "_id" : 1, "item" : "a", "size" : "L" }
{ "_id" : 3, "item" : "c", "size" : "M" }
②如何能不丢弃呢？
答：使用语法2查询
db.t3.aggregate({$unwind:{path:'$size',preserveNullAndEmptyArrays:true}})
输出：
{ "_id" : 1, "item" : "a", "size" : "S" }
{ "_id" : 1, "item" : "a", "size" : "M" }
{ "_id" : 1, "item" : "a", "size" : "L" }
{ "_id" : 2, "item" : "b" }
{ "_id" : 3, "item" : "c", "size" : "M" }
{ "_id" : 4, "item" : "d" }
{ "_id" : 5, "item" : "e", "size" : null }
