MongoDB aggregate 运用篇个人总结

推荐整理分享MongoDB aggregate 运用篇个人总结，希望有所帮助，仅作参考，欢迎阅读内容。

文章相关热门搜索词:,内容如对您有帮助，希望把文章链接给更多的朋友！

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：

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：

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"}}}]) $push 在结果文档中插入值到一个数组中。 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$push: "$url"}}}]) $addToSet 在结果文档中插入值到一个数组中，但不创建副本。 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$addToSet : "$url"}}}]) $first 根据资源文档的排序获取第一个文档数据。 db.mycol.aggregate([{$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

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:

2.$match实例

$match用于获取分数大于小于或等于记录，然后将符合条件的记录送到下一阶段$group管道操作符进行处理。

3.$skip实例

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；

以下是示例：应用一：统计name的数量和总数；

应用二：统计status=1的name的数量；

应用三：统计name的数量，并且数量为小于2的；

应用四：统计stauts=1的name的数量，并且数量为1的；

多列group，根据name和status进行多列

$project该操作符很简单，

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。

MongoDB数据库中索引(index)详解 索引：特殊的数据结构，存储表的数据的一小部分以实现快速查询优点：1、大大减少了服务器需要扫描的数据量2、索引可以帮助服务器避免排序或使用

MongoDB学习笔记—Linux下搭建MongoDB环境 1.MongoDB简单说明aMongoDB是由C++语言编写的一个基于分布式文件存储的开源数据库系统，它的目的在于为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。bMo

MongoDB Windows安装服务方法与注意事项 MongoDBWindows安装服务MongoDB作为一个基于分布式文件存储的数据库，近两年大受追捧。数据灵活的存取方式和高效的处理使得它广泛用于互联网应用。最