MongoDB 聚合

MongoDB中聚合(aggregate)主要用於處理資料(諸如統計平均值,求和等)，並傳回計算後的資料結果。有點類似sql語句中的 count(*)。

aggregate() 方法

MongoDB中聚合的方法使用aggregate()。

語法

aggregate() 方法的基本語法格式如下所示：

>db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)

實例

集合中的資料如下：

{
   _id: ObjectId(7df78ad8902c)
   title: 'MongoDB Overview', 
   description: 'MongoDB is no sql database',
   by_user: 'w3cschool.cc',
   url: 'http://www.w3cschool.cc',
   tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
   likes: 100
},
{
   _id: ObjectId(7df78ad8902d)
   title: 'NoSQL Overview', 
   description: 'No sql database is very fast',
   by_user: 'w3cschool.cc',
   url: 'http://www.w3cschool.cc',
   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
},

現在我們透過上述集合計算每個作者所寫的文章數，使用aggregate()計算結果如下：

> db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : 1}}}])
{
   "result" : [
      {
         "_id" : "w3cschool.cc",
         "num_tutorial" : 2
      },
      {
         "_id" : "Neo4j",
         "num_tutorial" : 1
      }
   ],
   "ok" : 1
}
>

以上實例類似sql語句： select by_user, count(*) from mycol group by by_user

在上面的範例中，我們透過欄位by_user欄位對資料進行分組，並計算by_user欄位相同值的總和。

下表展示了一些聚合的表達式:

##實例db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : "$likes"}}}])db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$avg : "$likes"}} }])db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$min : "$likes"}}}])db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$max : "$likes"}}}])db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$push: "$url"}}}])db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$addToSet : "$url"}}}])db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", first_url : {$first : "$url"}}}])db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", last_url : {$last : "$url"}}}])

#表達式	描述
	##$sum	計算總和。
	#$avg	計算平均值
	$min	取得集合中所有文件對應值得最小值。
	#$max	取得集合中所有文件對應值得最大值。
	#$push	在結果文件中插入值到一個陣列中。
	#$addToSet	在結果文件中插入值到一個陣列中，但不建立副本。
	#$first	根據資源文件的排序取得第一個文件資料。
	#$last	根據資源文件的排序取得最後一個文件資料

#######

管道的概念

管道在Unix和Linux中一般用於將目前指令的輸出結果作為下一個指令的參數。

MongoDB的聚合管道將MongoDB文件在一個管道處理完畢後將結果傳遞給下一個管道處理。管道操作是可以重複的。

表達式：處理輸入文件並輸出。表達式是無狀態的，只能用於計算當前聚合管道的文檔，不能處理其它的文檔。

這裡我們介紹聚合框架中常用的幾個動作：

$project：修改輸入文件的結構。可以用來重新命名、增加或刪除網域，也可以用於建立計算結果以及巢狀文件。
$match：用於過濾數據，只輸出符合條件的文件。 $match使用MongoDB的標準查詢作業。
$limit：用來限制MongoDB聚合管道傳回的文件數。
$skip：在聚合管道中跳過指定數量的文檔，並傳回剩餘的文檔。
$unwind：將文件中的某一個陣列類型欄位分割成多條，每條包含陣列中的一個值。
$group：將集合中的文件分組，可用來統計結果。
$sort：將輸入文件排序後輸出。
$geoNear：輸出接近某一地理位置的有序文件。

管道運算子實例

1、$project實例

db.article.aggregate(
    { $project : {
        title : 1 ,
        author : 1 ,
    }}
 );

這樣的話結果中就只還有_id,tilte和author三個欄位了，預設_id欄位是被包含的，如果要想不包含_id話可以這樣:

db.article.aggregate(
    { $project : {
        _id : 0 ,
        title : 1 ,
        author : 1
    }});

2.$match實例

db.articles.aggregate( [
                        { $match : { score : { $gt : 70, $lte : 90 } } },
                        { $group: { _id: null, count: { $sum: 1 } } }
                       ] );

$match用於取得分數大於70小於或等於90記錄，然後將符合條件的記錄送到下一階段$group管道操作符進行處理。

3.$skip實例

db.article.aggregate(
    { $skip : 5 });

經過$skip管道運算元處理後，前五個文件被"過濾"掉。

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