最近一直在用mongodb，有时候会需要用到统计，在网上查了一些资料，最适合用的就是用 aggregate ，以下介绍一下自己运用的心得。。
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(*)。
aggregate() 方法
MongoDB中聚合的方法使用aggregate()。
语法
aggregate() 方法的基本语法格式如下所示：
db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)
实例
集合中的数据如下：
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 |
{ _id: ObjectId(7df78ad8902c) title: 'MongoDB Overview' , description: 'MongoDB is no sql database' , by_user: 'jb51.net' , url: '//HdhCmsTesttuohang.net' , tags: [ 'mongodb' , 'database' , 'NoSQL' ], likes: 100 }, { _id: ObjectId(7df78ad8902d) title: 'NoSQL Overview' , description: 'No sql database is very fast' , by_user: 'jb51.net' , url: '//HdhCmsTesttuohang.net' , tags: [ 'mongodb' , 'database' , 'NoSQL' ], likes: 10 }, { _id: ObjectId(7df78ad8902e) title: 'Neo4j Overview' , description: 'Neo4j is no sql database' , by_user: 'Neo4j' , url: ' http://HdhCmsTestneo4j测试数据 ' , tags: [ 'neo4j' , 'database' , 'NoSQL' ], likes: 750 }, |
现在我们通过以上集合计算每个作者所写的文章数，使用aggregate()计算结果如下：
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 |
> db.mycol.aggregate([{$ group : {_id : "$by_user" , num_tutorial : {$ sum : 1}}}]) { "result" : [ { "_id" : "w3cschool.cc" , "num_tutorial" : 2 }, { "_id" : "Neo4j" , "num_tutorial" : 1 } ], "ok" : 1 } > |
以上实例类似sql语句： select by_user, count(*) from mycol group by by_user
在上面的例子中，我们通过字段by_user字段对数据进行分组，并计算by_user字段相同值的总和。
下表展示了一些聚合的表达式:
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$sum |
计算总和。 |
db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : "$likes"}}}]) |
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$avg |
计算平均值 |
db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$avg : "$likes"}}}]) |
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$min |
获取集合中所有文档对应值得最小值。 |
db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$min : "$likes"}}}]) |
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$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"}}}]) |
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$push |
在结果文档中插入值到一个数组中。 |
db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$push: "$url"}}}]) |
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$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"}}}]) |
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$first |
根据资源文档的排序获取第一个文档数据。 |
db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", first_url : {$first : "$url"}}}]) |
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$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"}}}]) |
管道的概念
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。
$geoNear：输出接近某一地理位置的有序文档。
管道操作符实例
1、$project实例
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db.article.aggregate( { $project : { title : 1 , author : 1 , }} ); |
这样的话结果中就只还有_id,tilte和author三个字段了，默认情况下_id字段是被包含的，如果要想不包含_id话可以这样:
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db.article.aggregate( { $project : { _id : 0 , title : 1 , author : 1 }}); |
2.$match实例
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1 2 3 4 |
db.articles.aggregate( [ { $match : { score : { $gt : 70, $lte : 90 } } }, { $ group : { _id: null , count : { $ sum : 1 } } } ] ); |
$match用于获取分数大于70小于或等于90记录，然后将符合条件的记录送到下一阶段$group管道操作符进行处理。
3.$skip实例
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1 2 |
db.article.aggregate( { $skip : 5 }); |
经过$skip管道操作符处理后，前五个文档被"过滤"掉。
别人写过的我就不过多描述了，大家一搜能搜索到N多一样的，我写一下我的总结。
基础知识
请大家自行查找更多，以下是关键文档。
操作符介绍：
$project：包含、排除、重命名和显示字段
$match：查询，需要同find()一样的参数
$limit：限制结果数量
$skip：忽略结果的数量
$sort：按照给定的字段排序结果
$group：按照给定表达式组合结果
$unwind：分割嵌入数组到自己顶层文件
文档： MongoDB 官方aggregate说明 。
相关使用：
db.collection.aggregate([array]);
array可是是任何一个或多个操作符。
group和match的用法，使用过sqlserver，group的用法很好理解，根据指定列进行分组统计，可以统计分组的数量，也能统计分组中的和或者平均值等。
group之前的match，是对源数据进行查询，group之后的match是对group之后的数据进行筛选；
同理，sort，skip，limit也是同样的原理；
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{_id:1, name : "a" ,status:1,num:1} {_id:2, name : "a" ,status:0,num:2} {_id:3, name : "b" ,status:1,num:3} {_id:4, name : "c" ,status:1,num:4} {_id:5, name : "d" ,status:1,num:5} |
以下是示例：
应用一：统计name的数量和总数；
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db.collection.aggregate([ {$ group :{_id: "$name" , count :{$ sum :1},total:{$ sum : "$num" }} ]); |
应用二：统计status=1的name的数量；
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1 2 3 4 |
db.collection.aggregate([ {$match:{status:1}}, {$ group :{_id: "$name" , count :{$ sum :1}}} ]); |
应用三：统计name的数量，并且数量为小于2的；
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1 2 3 4 |
db.collection.aggregate([ {$ group :{_id: "$name" , count :{$ sum :1}}, {$match:{ count :{$lt:2}}} ]); |
应用四：统计stauts=1的name的数量，并且数量为1的；
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db.collection.aggregate([ {$match:{status:1}}, {$ group :{_id: "$name" , count :{$ sum :1}}}, {$match:{ count :1}} ]); |
多列group，根据name和status进行多列
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db.collection.aggregate([ {$ group :{_id:{ name : "$name" ,st: "$status" }, count :{$ sum :1}}} ]); |
$project该操作符很简单，
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db.collection.aggregate([ {$project:{ name :1,status:1}} ]); |
结果是，只有_id,name,status三个字段的表数据，相当于sql表达式 select _id,name,status from collection
$unwind
这个操作符可以将一个数组的文档拆分为多条文档，在特殊条件下有用，本人暂没有进行过多的研究。
以上基本就可以实现大部分统计了，group前条件，group后条件，是重点。
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