mongodb(4)--聚合操作

一、简单介绍

聚合操作处理数据记录并返回计算结果。

聚合操作组值来自多个文档，可以对分组数据执行各种操作以返回单个结果。聚合操作包含三类：单一作用聚合、聚合管道、MapReduce。

• 单一作用聚合：提供对常见聚合过程的简单访问，操作都从单个集合聚合文档。
• 聚合管道操作：将文档在一个管道处理完毕后，把处理的结果传递给下一个管道进行再次处理
• MapReduce操作：是将集合中的批量文档进行分解处理，然后将处理后的各个结果进行合并输出

二、单一作用聚合

1、说明：

MongoDB提供的单一作用的聚合函数。

所有这些操作都聚合来自单个集合的文档。

虽然这些操作提供了对公共聚合过程的简单访问，但它们缺乏聚合管道和map-Reduce的灵活性和功能。

2、语法：

-- 返回集合或视图中所有文档的计数
db.collection.estimatedDocumentCount()
-- 返回与find()集合或视图的查询匹配的文档计数
db.collection.count()
-- 在单个集合或视图中查找指定字段的不同值，并在数组中返回结果
db.collection.distinct()

3、举例说明：

db.Books.estimatedDocumentCount() 
-- 计数
db.Books.count({price:{$gt:50}})
db.Books.distinct("item",{price:{$gt:50}})
-- 查找name字段的不同值
db.Books.distinct("name")

三、聚合管道操作

1、语法结构：

piplines = [$stage1,$stage2,...]
db.COLLECTION_NAME.aggregate([pipelines],{options})

参数说明：

• pipelines：每一个stage都是一个管道操作,一组数据聚合阶段。除$out、$Merge和$geonear阶段之外，每个阶段都可以在管道中出现多次。
• options：可选，聚合操作的其他参数。包含：查询计划、是否使用临时文件、游标、最大操作时间、读写策略、强制索引等等。

2、常见的管道操作符

常见管道操作符	说明
$group	将集合中的文档进行分组，便于后续统计结果
$limit	用于限制MongoDB聚合管道返回的文档数
$match	用于过滤数据，只输出符合条件的文档
$sort	将输入的文档先进行排序，再输出
$project	用于修改输入文档的结构（增加、删除字段等）和名称，控制字段显示规则，0不显示/1显示
$skip	在聚合管道中跳过指定数量的文档，并返回剩余文档

 

3、语法结构

-- $group 操作符
db.COLLECTION_NAME.aggregate( [ { $group:{<key1>:"$<key2>"} } ] )
-- <key1>：别名；<key2>：以key2字段分组group
 
-- slimit 操作符
db.COLLECTION_NAME.aggregate( { $limit:整型数字 } )
 
-- Smatch 操作符
db.COLLECTION NAME.aggregate( [ { $match:{<key>:<value>} } ] )
-- <key> 字段名；<value> 字段值
 
-- $sort 操作符，-1表示降序,1 表示升序
db.COLLECTION NAME.aggregate( [ { $sort:{<key>:-1或1} } ] )
 
-- $project 操作符
db.COLLECTION NAMB.aggregate( [ { $project:{<key>:<value>} ] } ] )
 
-- $skip操作符
db.COLLECTION_NAME.aggregate( { $skip:整型数字 } )

4、举例说明

db.comment.aggregate([{$group:{_id:"$userid"}}])
db.comment.aggregate({$limit:3})
db.comment.aggregate([{$match:{nickname:"罗密欧"}}])
db.comment.aggregate([{$sort:{age:-1}}])
db.comment.aggregate([{$project:{_id:0}}])
db.comment.aggregate({$skip:4})

5、管道表达式

  管道阶段操作器的值被称为管道表达式，并且每个管道表达式都是一个文档结构，由字段名称、字段值、和管道表达式组成

  1）常见的管道表达式

常见管道表达式	说明
$sum	计算总和
$avg	计算平均值
$min	获取集合中所有文档对应值的最小值
$max	获取集合中所有文档对应值的最大值
$push	在结果文档中插入值到一个数组中
$first	获取分组文档中的第一个文档
$last	获取分组文档中的最后一个文档

 

  2）语法结构

-- sum表达式
db.COLLECTION_NAME.aggregate([{
    管道操作符: {
        < key1 > : "$<key2>",
        < key3 > : {
            $sum: $ < key4 > 
        }
    }
}])
-- key1 管道操作字段完结果的别名
-- key2 字段名
-- key3 管道表达式结果的别名
-- key4 进行管道表达式操作的字段

   3）举例说明

-- 数据
db.product.insertMany([
{_id:"1",name:"iPhone 8",price:3000,type:"电子通讯"},
{_id:"2",name:"adidas neo",price:700,type:"服装"},
{_id:"3",name:"nike air max 90",price:760,type:"服装"},
{_id:"4",name:"HuaWei mate30",price:5000,type:"电子通讯"},
{_id:"5",name:"vivo x27",price:2000,type:"电子通讯"},
])
 
-- 以type字段分组，将pice字段求和输出
db.product.aggregate([{
    $group: {
        "_id": "$type",
        "price": {
            $sum: "$price"
        }
    }
}])
 
-- 以price字段过滤大于700的数值，然后传到下一个管道，
-- 以type字段分组，把找到的第一个文档的name字段显示，用product别名表示
db.product.aggregate([{
    $match: {
        price: {
            $gt: 700
        }
    }
}, {
    $group: {
        _id: "$type",
        product: {
            $first: "$name"
        }
    }
}])

 

四、MapReduce操作

1、说明：

MongoDB提供Map-Reduce操作来进行聚合操作。通常，Map-Reduce操作有两个阶段，即Map和Reduce阶段。

• Map阶段是对集合中的每个输入文档进行处理，处理结束后输出一个或多个结果
• Reduce阶段是将Map阶段输出的一个或多个结果进行合并输出

2、MapReduce具有两个阶段：

• Map：映射。将具有相同Key的文档数据整合在一起的阶段。
• Reduce：归约。组合map操作的结果进行统计输出的阶段。

3、语法结构

db.COLLECTION_NAME.mapReduce(
 function(){emit(key,value);},   -- map函数，第三步
 function(key,values){return reduceFunction},-- reduce函数，第四步
 {
  query:条件,-- 第一步
  out:New_COLLECTION_NAME,-- 第二步
  sort:条件,
  limit:number
 }
)

 4、参数说明：

• mapReduce()：用于对当前集合进行聚合操作的函数。
• map映射函数：map函数调用emit(key,value)方法， 遍历集合中的所有文档，返回key-value键值对，并将key和value输入到reduce函数中。
• reduce统计函数：reduce函数主要 是将key-values变成key-value,即将values数组变成单一的值value。
• 参数query：主要用于筛选文档,满足条件的文档才会调用map函数。
• 参数out：用于存放聚合统计后的结果。
• 参数sort：一般结合limit参数进行使用，在满足条件的文档输入map函数之前进行排序操作。
• 参数limit：用于限定输入map函数的文档数量。

 5、举例说明：

db.comment.mapReduce(
	function(){emit(this.nickname,1);},
	function(key,values){return Array.sum(values)},
	{
		query:{state:"1"},
		out:"comment_total"
	}
  )
db.comment_total.find()