mongodb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
2.1 常用管道命令
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：
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$group： 将集合中的⽂档分组， 可⽤于统计结果
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$match： 过滤数据， 只输出符合条件的⽂档
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$project： 修改输⼊⽂档的结构， 如重命名、 增加、 删除字段、 创建计算结果
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$sort： 将输⼊⽂档排序后输出
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$limit： 限制聚合管道返回的⽂档数
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$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:'$列名' 常⽤表达式:
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$sum： 计算总和， $sum:1 表示以⼀倍计数
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$avg： 计算平均值
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$min： 获取最⼩值
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$max： 获取最⼤值
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$push： 在结果⽂档中插⼊值到⼀个数组中
3. 管道命令之$group
3.1 按照某个字段进行分组
$group是所有聚合命令中用的最多的一个命令，用来将集合中的文档分组，可用于统计结果
使用示例如下
db.stu.aggregate(
{$group:
{
_id:"$gender",
counter:{$sum:1}
}
})
其中注意点：
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db.db_name.aggregate是语法，所有的管道命令都需要写在其中
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_id 表示分组的依据，按照哪个字段进行分组，需要使用$gender表示选择这个字段进行分组
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$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，$group 的另一种用途就是把整个文档分为一组进行统计
使用实例如下：
db.stu.aggregate(
{$group:
{
_id:null,
counter:{$sum:1}
}
})
其中注意点：
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_id:null 表示不指定分组的字段，即统计整个文档，此时获取的counter表示整个文档的个数
3.3 数据透视
正常情况在统计的不同性别的数据的时候，需要知道所有的name，需要逐条观察，如果通过某种方式把所有的name放到一起，那么此时就可以理解为数据透视
使用示例如下：
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统计不同性别的学生db.stu.aggregate({$group:{_id:null,name:{$push:"$name"}}})
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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
使用示例如下：
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查询年龄大于20的学生db.stu.aggregate({$match:{age:{$gt:20}})
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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
$project用于修改文档的输入输出结构，例如重命名，增加，删除字段
使用示例如下：
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查询学生的年龄、姓名，仅输出年龄姓名db.stu.aggregate({$project:{_id:0,name:1,age:1}})
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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
$sort用于将输入的文档排序后输出
使用示例如下：
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查询学生信息，按照年龄升序db.stu.aggregate({$sort:{age:1}})
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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 $limit
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$limit限制返回数据的条数
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$skip 跳过指定的文档数，并返回剩下的文档数
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同时使用时先使用skip在使用limit
使用示例如下：
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查询2条学生信息db.stu.aggregate({$limit:2})
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查询从第三条开始的学生信息db.stu.aggregate({$skip:3})
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统计男女生人数，按照人数升序，返回第二条数据db.stu.aggregate({$group:{_id:"$gender",counter:{$sum:1}}},{$sort:{counter:-1}},{$skip:1},{$limit:1})
