mongoDB聚合操作
mongoDB聚合常用的管道有
- $match: 过滤管道过滤数据，只输出符合条件的文档
- $group: 将集合中的文档分组，可用于统计结果
- $project 映射管道，映射输出
- $sort: 排序管道，将输入文档排序后输出
- $limit: 限制管道，限制聚合管道返回的文档书
- $skip: 跳过管道，跳过指定数量的文档，并返回余下的文档
1.准备一组数据
db.data.insertMany([{name:"Tom", city:"cityA",type:"aaa",num:609,age:18},
{name : "allen", city :"cityC", type: "bbb", num : 549,age:20},
{name :"jerry", city :"cityA", type :"bbb", num : 593,age:22},
{name :"frank", city : "cityB", type:"aaa", num : 657,age:21},
{name :"jack", city : "cityC", type:"aaa", num : 620,age:18},
{name :"alice", city : "cityB", type:"ccc", num : 584,age:20},
{name :"marry", city:"cityA", type:"bbb", num : 599,age:22}
])db.data.find()
2.$group 分组管道
2.1 统计单组
对city分组，并求每组num的平均值。
db.data.aggregate({$group:{_id:'$city',avg_num:{$avg:'$num'}}})
2.2 统计多组
db.data.aggregate({$group:{_id:'$city',avg_num:{$avg:'$num'},avg_age:{$avg:'$age'}}})
3.$match 过滤管道
可以将其作用结果传给后一个管道。
对city不是"cityC"的city分组（过滤掉“”cityC"），并求每组num的平均值。
db.data.aggregate({$match:{city:{$ne:"cityC"}}},{$group:{_id:'$city',avg_num:{$avg:'$num'}}})
对age≥20的city分组（过滤掉“”cityC"），并求每组num的平均值。
db.data.aggregate({$match:{age:{$gte:20}}},{$group:{_id:'$city',avg_num:{$avg:'$num'}}})
其中，
_id是分组的依据
avg_num是新定义的字段名
$avg 是求值方法的表达式，这里是求平均值的表达式
‘$city’ 指定的分组依据
‘$num’ 指定的要求值的字段
拓展 统计数据个数
如果要统计每组数据的个数，则可以使用 $sum 实现。
$sum的功能是求某字段的和，用$sum计数时，如统计每个city的人数，可以写成：
db.data.aggregate({$group:{_id:'$city',count:{$sum:1}}})
即对字段，常数1进行计数。如果写为{$sum:2}，则计数结果为4,4,6。
4.$project 映射管道
db.data.aggregate({$group:{_id:'$city',avg_num:{$avg:'$num'},avg_age:{$avg:'$age'}}},{$project:{avg_num:1}})
如图，结果不再显示avg_age，只显示了_id和avg_num。
5.$sort $skip $limit
按年龄降序排列，跳过第一条，取前三条数据
db.data.aggregate({$sort:{age:-1}},{$skip:1},{$limit:3})
按年龄降序排列，取前三条数据，跳过第一条，
db.data.aggregate({$sort:{age:-1}},{$limit:3},{$skip:1})
取前三个数据，跳过第一个，再降序排列
db.data.aggregate({$limit:3},{$skip:1},{$sort:{age:-1}})
管道的写法不用考虑优先级的问题，从左到右依次执行。
6.常用表达式补充
$sum： 计算总和， $sum:1 表示以⼀倍计数
$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中
$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数据
到此这篇关于关于mongoDB的聚合操作_aggregate()归纳详解的文章就介绍到这了,更多相关mongoDB的聚合操作内容请搜索萤火虫技术以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持萤火虫技术！
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