5.mongodb的group与sum操作
一、group与sum的概念
1.知识储备：聚合与管道
1.1 MongoDB 聚合：
MongoDB 中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值，求和等)，并返回计算后的数据结果。
有点类似 SQL 语句中的 count(*)。
介绍一下聚合的中的一些表达式方法：
| 表达式 | 描述 | 实例 |
|---|---|---|
| $sum | 计算总和。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : "$likes"}}}]) |
| $avg | 计算平均值 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$avg : "$likes"}}}]) |
| $min | 获取集合中所有文档对应值得最小值。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$min : "$likes"}}}]) |
| $max | 获取集合中所有文档对应值得最大值。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$max : "$likes"}}}]) |
| $push | 在结果文档中插入值到一个数组中。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$push: "$url"}}}]) |
| $addToSet | 在结果文档中插入值到一个数组中，但不创建副本。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$addToSet : "$url"}}}]) |
| $first | 根据资源文档的排序获取第一个文档数据。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", first_url : {$first : "$url"}}}]) |
| $last | 根据资源文档的排序获取最后一个文档数据 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", last_url : {$last : "$url"}}}]) |
1.2 MongoDB 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参数。
MongoDB的聚合管道将MongoDB文档在一个管道处理完毕后将结果传递给下一个管道处理。管道操作是可以重复的。
表达式：处理输入文档并输出。表达式是无状态的，只能用于计算当前聚合管道的文档，不能处理其它的文档。
这里我们介绍一下聚合框架中常用的几个操作：
- $project：修改输入文档的结构。可以用来重命名、增加或删除域，也可以用于创建计算结果以及嵌套文档。
- $match：用于过滤数据，只输出符合条件的文档。$match使用MongoDB的标准查询操作。
- $limit：用来限制MongoDB聚合管道返回的文档数。
- $skip：在聚合管道中跳过指定数量的文档，并返回余下的文档。
- $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。
- $group：将集合中的文档分组，可用于统计结果。
- $sort：将输入文档排序后输出。
- $geoNear：输出接近某一地理位置的有序文档。
1.3 聚合和管道的合作：
例子：这段将会把文章的分数在70到90之间的所有文章，然后将符合条件的记录送到下一阶段$group管道操作符进行处理。（所以理论上你可以定义一个聚合，在聚合下使用无数个管道）
group将会使用id进行分组，然后sum来计算每一个相同_id的总数并赋值给count。最后打印count的值就是所有符合条件的文章的数目了。
db.articles.aggregate( [ { $match : { score : { $gt : 70, $lte : 90 } } }, { $group: { _id: null, count: { $sum: 1 } } } ] );
此时看到此处，有的人可能会有疑问:
1.group使用id进行分组，那么id怎么为null；
2.sum进行计算，为什么给sum后面赋值个1；
别急，往下看：
2.正文：
group上面已解释是一种管道，将符合条件的进行分组，sum是聚合的计算方法。
sum可以在下面的管道或者方法中使用：
sum后面通常跟得是一个field(翻译为领域，我把它理解为变量领域，可能不太恰当，但是我找不到其它词去形容它)：
1.如果这个变量领域是数值类型的，那么它会根据变量的数值进行计算；
2.如果这个变量领域有数值也有非数值类型的，它会根据那个数值类型的进行计算；
3.如果这个变量领域（不管是不是数值类型），只要他在表中没出现，那么它会返回0；
4.如果这个变量领域是非数值类型的，那么它会返回0；
看了sum后面的field的介绍，有的人可能马上反应过来，但是，有的人还可能一脸闷逼，那么我继续解释：
1.由于在group中使用_id进行分组，那么mogodb的group管道就会根据_id的具体值进行分组，但是当我们传入_id为：null时，mongodb的group此时就不会根据_id的具体值进行分组，它会把所有符合条件的记录看成一个整体，此时group取出的将是整个符合条件的所有记录。
2.由于sum后面跟的是1的值，那么sum在遍历每一个group组合的成员时，或者说sum在遍历变量领域的每一个成员的时候，由于这个变量领域里的值都是1，它每遍历到一个变量（表里的每条符合条件的记录）都会进行加1操作，此时由于group本身只有一个，就是一整个表中符合条件的所有记录，那么sum遍历整个表的每一条符合条件的记录时就会进行加1操作，随后count保存的就是所有符合条件的值。
所以通常情况下，我可以使用group+sum的组合写法，将数据库每条记录进行分类：
我有这样一个数据库：其中除了flag是布尔类型，agree是number类型，其它的都是字符串类型
现在我想做的是，如何计算每一条记录中的agree使他们相加起来，再返回给我：
例子：下面这段代码的执行过程：
1.使用group将每一个_id进行分组。
2.计算每一个agree的总和，由于我的_id是不重复的，所以sum的作用其实没有体现出来，不过当你的表里有多个记录是同一个id值，那么sum将会把每一个相同_id下的agree值进行计算，然后打印。
3.把计算后的每一个_id的agree总和作为commentAgreesCount的值。
4.打印输出。
db.article_comments.aggregate( [{ $group : { _id:"$_id", commentAgreesCount: { $sum: "$agree" }} }] )
运行结果：
{ "_id" : ObjectId("606a70ac298cbe2978047810"), "commentAgreesCount" : 1 }
{ "_id" : ObjectId("606a60ba3878e73b78a9f5f0"), "commentAgreesCount" : 1 }
{ "_id" : ObjectId("606a7694298cbe2978047814"), "commentAgreesCount" : 0 }
{ "_id" : ObjectId("606a5ce13878e73b78a9f5ec"), "commentAgreesCount" : 1 }
但是我的本意并不是想获得每一个分组后的结果，我是要获取所有的记录的agree总和。
所以解决方法：
1.把id定义为null，mongodb内部就会不区分_id，即把所有的_id进行计算，然后输出结果
db.article_comments.aggregate( [{ $group : { _id:null, commentAgreesCount: { $sum: "$agree" }} }] )
运行结果：
{ "_id" : null, "commentAgreesCount" : 3 }
但是sum方法只能计算数值类型的，如果是字符串类型的，它就会默认把值设置为0。这个我上面也有贴官网的图，也有进行相应的解释。
例子：
db.article_comments.aggregate( [{$group : { _id:null, commentAgreesCount: { $sum: "$topic_id" } } }] )
结果：
{ "_id" : null, "commentAgreesCount" : 0 }
3.后话：
如果你要查询的是非数值类型的总和，打比方：我的agree设置成了String类型，但是我想获得每一条记录中agree加起来的总和。
又或者是我有一个数据库，里面保存着这个月卖出去的所有商品，所有商品的id是字符类型的，我想统计所有商品的卖出情况，比如id:1的所有商品，因为id：1的商品一个月内可能卖出很多次。id:2的所有商品，因为id：2的商品一个月内也可能卖出很多次 ……以此类推，然后我想计算所有id相同的商品卖出去的情况，并使用sum进行计算所有相同id商品的价格*件数=每件商品的营业额
此时再假设你的商品价格也是字符串类型的，那么此时就无法用上面那个sum方法计算了，此时解决方法也有，就是根据数据库查询到的所有记录，再进行foreach循环遍历一下所有商品的价格字符，再把他们转换为数值类型的进行计算。
所以数据库的方法并不是万能的，有时候你无法根据数据库进行查询，获取想要的数据类型时，那么只能将数据库获得的冗余数据，使用其他语言再进行数据处理。
