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极客学院团队出品 · 更新于 2018-11-19 23:00:38

聚合

聚合操作能够处理数据记录并返回计算结果。聚合操作能将多个文档中的值组合起来,对成组数据执行各种操作,返回单一的结果。它相当于 SQL 中的 count(*) 组合 group by。

aggregate() 方法

对于 MongoDB 中的聚合操作,应该使用 aggregate() 方法。

语法格式

aggregate() 方法中的基本格式如下所示:

>db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)

范例

假如某个集合包含下列数据:

{
   _id: ObjectId(7df78ad8902c)
   title: 'MongoDB Overview', 
   description: 'MongoDB is no sql database',
   by_user: 'tutorials point',
   url: 'http://www.tutorialspoint.com',
   tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
   likes: 100
},
{
   _id: ObjectId(7df78ad8902d)
   title: 'NoSQL Overview', 
   description: 'No sql database is very fast',
   by_user: 'tutorials point',
   url: 'http://www.tutorialspoint.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
},

假如想从上述集合中,归纳出一个列表,以显示每个用户写的教程数量,需要像下面这样使用 aggregate() 方法:

> db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : 1}}}])
{
   "result" : [
      {
         "_id" : "tutorials point",
         "num_tutorial" : 2
      },
      {
         "_id" : "Neo4j",
         "num_tutorial" : 1
      }
   ],
   "ok" : 1
}
>

假如用 SQL 来处理上述查询,则需要使用这样的命令:select by_user, count(*) from mycol group by by_user

上例使用 by_user 字段来组合文档,每遇到一次 by_user,就递增之前的合计值。下面是聚合表达式列表。

表达式 描述 范例
$sum 对集合中所有文档的定义值进行加和操作 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : "$likes"}}}])
$avg 对集合中所有文档的定义值进行平均值 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$avg : "$likes"}}}])
$min 计算集合中所有文档的对应值中的最小值 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$min : "$likes"}}}])
$max 计算集合中所有文档的对应值中的最大值 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$max : "$likes"}}}])
$push 将值插入到一个结果文档的数组中 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$push: "$url"}}}])
$addToSet 将值插入到一个结果文档的数组中,但不进行复制 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$addToSet : "$url"}}}])
$first 根据成组方式,从源文档中获取第一个文档。但只有对之前应用过 $sort 管道操作符的结果才有意义。 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", first_url : {$first : "$url"}}}])
$last 根据成组方式,从源文档中获取最后一个文档。但只有对之前进行过 $sort 管道操作符的结果才有意义。 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", last_url : {$last : "$url"}}}])

管道的概念

在 UNIX 命令 Shell 中,管道(pipeline)概念指的是能够在一些输入上执行一个操作,然后将输出结果用作下一个命令的输入。MongoDB 的聚合架构也支持这种概念。管道中有很多阶段(stage),在每一阶段中,管道操作符都会将一组文档作为输入,产生一个结果文档(或者管道终点所得到的最终 JSON 格式的文档),然后再将其用在下一阶段。

聚合架构中可能采取的管道操作符有:

  • $project 用来选取集合中一些特定字段。
  • $match 过滤操作。减少用作下一阶段输入的文档的数量。
  • $group 如上所述,执行真正的聚合操作。
  • $sort 对文档进行排序。
  • $skip 在一组文档中,跳过指定数量的文档。
  • $limit 将查看文档的数目限制为从当前位置处开始的指定数目。
  • $unwind 解开使用数组的文档。当使用数组时,数据处于预连接状态,通过该操作,数据重新回归为各个单独的文档的状态。利用该阶段性操作可增加下一阶段性操作的文档数量。
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