MongoDB的聚合操作
1 mongodb的聚合是什么
- 聚合(aggregate)是基于数据处理的聚合管道,每个文档通过一个由多个阶段(stage)组成的管道,可以对每个阶段的管道进行分组、过滤等功能,然后经过一系列的处理,输出相应的结果。
语法:db.集合名称.aggregate({管道:{表达式}})
2 mongodb的常用管道和表达式
在mongodb中,⽂档处理完毕后, 通过管道进⾏下⼀次处理
常用管道命令如下:
$group
: 将集合中的⽂档分组, 可⽤于统计结果$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
2.2 常用表达式
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$push
: 在结果⽂档中插⼊值到⼀个数组中
3 管道命令之$group
3.1 按照某个字段进行分组
$group
是所有聚合命令中用的最多的一个命令,用来将集合中的文档分组,可用于统计结果
db.stu.aggregate(
{$group:
{
_id:"$gender", # 分组结果的键,_id指明以哪个键作为分组结果
counter:{$sum:1}
}
}
)
其中注意点:
db.db_name.aggregate
是语法,所有的管道命令都需要写在其中_id
表示分组的依据,按照哪个字段进行分组,需要使用$gender
表示选择这个字段进行分组$sum:1
表示把每条数据作为1进行统计,统计的是该分组下面数据的条数
3.2 group by null
当我们需要统计整个文档的时候,$group
的另一种用途就是把整个文档分为一组进行统计
db.stu.aggregate(
{$group:
{
_id:null,
counter:{$sum:1}
}
}
)
其中注意点:_id:null
表示不指定分组的字段,即统计整个文档,此时获取的counter
表示整个文档的个数
3.3 数据透视
正常情况在统计的不同性别的数据的时候,需要知道所有的name,需要逐条观察,如果通过某种方式把所有的name放到一起,那么此时就可以理解为数据透视
1.统计不同性别的学生
db.stu.aggregate(
{$group:
{
_id:null,
name:{$push:"$name"}# $push方法就是将分组后该字段显示出来和投影是一样的效果,显示name字段
}
}
)
2.使用$$ROOT
可以将整个文档放入数组中
db.stu.aggregate(
{$group:
{
_id:null,
name:{$push:"$$ROOT"}
}
}
)
4 管道命令之`$match
$match
用于进行数据的过滤,是在能够在聚合操作中使用的命令,和find
区别在于$match
操作可以把结果交给下一个管道处理,而find
不行
1.查询年龄大于20的学生
db.stu.aggregate(
{$match:{age:{$gt:20}}
)
2.查询年龄大于20的男女学生的人数
db.stu.aggregate(
{$match:{age:{$gt:20}}
{$group:{_id:"$gender",counter:{$sum:1}}}
)
5 管道命令之$project
$project
用于修改文档的输入输出结构,例如重命名,增加,删除字段
1.查询学生的年龄、姓名,仅输出年龄姓名
db.stu.aggregate(
{$project:{_id:0,name:1,age:1}}
)
2.查询男女生人生,输出人数
db.stu.aggregate(
{$group:{_id:"$gender",counter:{$sum:1}}}
{$project:{_id:0,counter:1}}
)
6 管道命令之$sort
$sort
用于将输入的文档排序后输出
1.查询学生信息,按照年龄升序
db.stu.aggregate({$sort:{age:1}})
2.查询男女人数,按照人数降序
db.stu.aggregate(
{$group:{_id:"$gender",counter:{$sum:1}}},
{$sort:{counter:-1}}
)
7 管道命令之$skip
和 `$limit
$limit
限制返回数据的条数$skip
跳过指定的文档数,并返回剩下的文档数- 同时使用时先使用skip在使用limit
1.查询2条学生信息
db.stu.aggregate(
{$limit:2}
)
2.查询从第三条开始的学生信息
db.stu.aggregate(
{$skip:3}
)
3.统计男女生人数,按照人数升序,返回第二条数据
db.stu.aggregate(
{$group:{_id:"$gender",counter:{$sum:1}}},
{$sort:{counter:-1}},
{$skip:1},
{$limit:1}
)