一键生成网站,设计网站大全国内,公司网站制作汇报会,百度搜索引擎技巧MongoDB 中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值#xff0c;求和等)#xff0c;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#xff1…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
{_id: ObjectId(7df78ad8902c)title: MongoDB Overview, description: MongoDB is no sql database,by_user: runoob.com,url: http://www.runoob.com,tags: [mongodb, database, NoSQL],likes: 100
},
{_id: ObjectId(7df78ad8902d)title: NoSQL Overview, description: No sql database is very fast,by_user: runoob.com,url: http://www.runoob.com,tags: [mongodb, database, NoSQL],likes: 10
},
{_id: ObjectId(7df78ad8902e)title: Neo4j Overview, description: Neo4j is no sql database,by_user: Neo4j,url: http://www.neo4j.com,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 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : $by_user, num_tutorial : {$sum : 1}}}])
{result : [{_id : runoob.com,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:
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将值加入一个数组中不会判断是否有重复的值。db.mycol.aggregate([{$group : {_id : $by_user, url : {$push: $url}}}])$addToSet将值加入一个数组中会判断是否有重复的值若相同的值在数组中已经存在了则不加入。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}}}]) 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 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:
db.article.aggregate({ $project : {_id : 0 ,title : 1 ,author : 1}});
2.$match实例
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
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。
