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MongoDB高级操作(管道聚合)

MongoDB 操作 高级 聚合 管道
2023-06-13 09:14:26 时间

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

一、 聚合aggregate 聚合(aggerate)主要用于计算数据,类似于SQL中的sum(),avg(),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。 方法:db.stu.aggergate({管道:{表达式}}),如图:

二、管道(grep)

  1. 在MongoDB中,文档处理完毕后,通过管道进行下一次处理,常用管道如下:
$group:将集合中的文档分组,可用于统计结果。
$match:过滤数据,只输出符合条件的文档。
$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。
$sort:将输入文档排序后输出。
$limit:限制聚合管道返回的文档数。
$skip:跳过指定数量的文档,并返回余下的文档。
$unwind:将数组类型的字段进行拆分。
  1. 表达式
作用:处理输入文档并输出。
常用表达式
$sum:计算总和,$sum:1同count表示计数
$avg: 计算平均值
$min: 获取最小值
$max:获取最大值
$push:在结果文档中插入值到一个数组
$first:根据资源文档的排序获取第一个文档数据
$last:根据资源文档的排序获取最后一个文档的数据
  1. $group
作用:将集合中的文档分组,可用于统计结果。其中,_id表示分组的依据,使用某个字段的1格式为”$字段”。
$group注意点:
1、分组需要放在“_id”后面
2、对应的字典中有几个键,结果就有几个键
3、取不同字段的值需要使用”$age”,”$gender’
4、取字典嵌套的字典中的值时,$_id.country
6、能够按照多个键进行分组{ 
   $group:{ 
   _id:{ 
   country:”$country”, province:"$province"}}},
   结果是:{ 
   _id:{ 
   country:”值”,provice:”值”}}
例如:统计男生、女生的总人数
db.stu.aggregate([
    { 
   $group:
        { 
   
            _id:'$gender',
            counter:{ 
   $sum:1}
        }
    }
])
将集合所有文档分为一组(Group by null)
例2:求学生总人数、平均年龄
db.stu.aggregate([
    { 
   $group:
        { 
   
            _id:null,
            counter:{ 
   $sum:1},
            avgAge:{ 
   $avg:'$age'}
        }
    }
])
例3:统计出每个country/provice下的userid的数量(同一个userid只能统计一次)
db.stu.aggregate(
{ 
$group:{ 
_id:{ 
country:”$country”,province:”$province”,userid:”$userid”}}},
{ 
$group:{ 
_id:{ 
country:”$_id.country”,province:”$_id.province”},count:{ 
$sum:1}}},
{ 
$project:{ 
country:”$_id.country”,province:”$_id.province”,count:1,_id:0}}
)
结果:{ 
“count”:3,”country”:”china”,”province”:”sh”}
{ 
“count”:2,”country”:”china”,”province”:”bj”}
  1. 透视数据 例3:统计学生性别及学生姓名
db.stu.aggregate([
{ 
$group:
{ 

_id:'$gender',
name:{ 
$push:'$name'}
}
}
])
  1. 使用$$ROOT可以将文档内容加到结果集中,代码如下:
db.stu.aggregate([
{ 
$group:
{ 

_id:'$gender',
name:{ 
$push:'$$ROOT'}
}
}
])

6)$match

作用:用于过滤数据,只输出符合条件的文档,是MongoDB的标准查询操作。

问:为什么不用find? 答:Match是管道命令,用于对上一个管道的结果进行筛选,能将结果交给后一个管道,但是find不可以

例1:查询年龄大于20的学生
db.stu.aggregate([
{ 
$match:{ 
age:{ 
$gt:20}}}
])
例2:查询年龄大于20的男生、女生人数
db.stu.aggregate([
{ 
$match:{ 
age:{ 
$gt:20}}},
{ 
$group:{ 
_id:'$gender',counter:{ 
$sum:1}}},
{ 
$project:{ 
_id:0,gender:”$_id”,count:1}}
])
  1. $project
作用:修改文档的结构,如重命名、增加、删除字段、创建计算结果
例1:查询学生的姓名、年龄
db.stu.aggregate([
{ 
$project:{ 
_id:0,name:1,age:1}}
])
例2:查询男生、女生人数,输出人数
db.stu.aggregate([
{ 
$group:{ 
_id:'$gender',counter:{ 
$sum:1}}},
{ 
$project:{ 
_id:0,counter:1}}
])
  1. $sort
作用:将输入文档排序后输出
例1:查询学生信息,按年龄升序
db.stu.aggregate([{ 
$sort:{ 
age:1}}])
例2:查询男生、女生人数,按人数降序
db.stu.aggregate([
{ 
$group:{ 
_id:'$gender',counter:{ 
$sum:1}}},
{ 
$sort:{ 
counter:-1}}
])
  1. $limit
作用:限制聚合管道返回的文档数
例1:查询2条学生信息
db.stu.aggregate([{ 
$limit:2}])
  1. $skip
作用:跳过指定数量的文档,并返回余下的文档
例2:查询从第三条开始的学生信息
db.stu.aggregate([{ 
$skip:2}])
例3:统计男生、女生人数,按人数升序,取第二条数据
db.stu.aggeregate(
{ 
$group:{ 
_id:”$gender”,count:{ 
$sum:1}}},
{ 
$sort:{ 
count:1}},
{ 
$skip:1},
{ 
$limit:1}
)
注意顺序:先写skip,再写limit。
  1. $unwind
将文档中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,属性值为false表示丢弃属性值为空的文档,
属性值preserveNullAndEmptyArrays值为true表示保留属性值为空的文档。
操作:
db.stu.aggergate({ 

$unwind:{ 

path:”$字段名称”,
preserveNullAndEmptyArrays:<boolean>#防止数据丢失
}
})
语法1:对某字段进行拆分:db.stu.aggregate({ 
$unwind:'$字段名称'})
示例操作
构造数据:db.stu.insert({ 
_id:1,item:'t-shirt',size:['S','M','L']})
查询:db.stu.aggregate({ 
\$unwind:'\$size'})
语法2:
对某字段值进行拆分,处理空数组、非数组、无子段、null情况
db.inventory.aggregate([{ 

$unwind:{ 

path:'$字段名称',
preserveNullAndEmptyArrays:<boolean>#防止数据丢失
}
}])
构造数据
db.t3.insert([
{ 
 "_id" : 1, "item" : "a", "size": [ "S", "M", "L"] },
{ 
 "_id" : 2, "item" : "b", "size" : [ ] },
{ 
 "_id" : 3, "item" : "c", "size": "M" },
{ 
 "_id" : 4, "item" : "d" },
{ 
 "_id" : 5, "item" : "e", "size" : null }
])
使用语法1查询:db.t3.aggregate([{ 
$unwind:'$size'}])
疑问:查看查询结果,发现对于空数组、无字段、null的文档,都被丢弃了
问:如何能不丢弃呢?
答:使用语法2查询
db.t3.aggregate([{ 
$unwind:{ 
path:'$sizes',preserveNullAndEmptyArrays:true}}])

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