MongoDB aggregate做统计数据（group进阶）。

我不是女神ヾ 2024-02-18 14:47 38阅读 0赞

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。。

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][MongoDB][aggregate][MongoDB][说明][MongoDB]。

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；

1 {_id:1,name:"a",status:1,num:1}
    2 {_id:2,name:"a",status:0,num:2}
    3 {_id:3,name:"b",status:1,num:3}
    4 {_id:4,name:"c",status:1,num:4}
    5 {_id:5,name:"d",status:1,num:5}

以下是示例：

应用一：统计name的数量和总数；

db.collection.aggregate(\[

\{$group:\{\_id:"$name",count:\{$sum:1\},total:\{$sum:"$num"\}\}

\]);

应用二：统计status=1的name的数量；

db.collection.aggregate(\[

\{$match:\{status:1\}\},

\{$group:\{\_id:"$name",count:\{$sum:1\}\}\}

\]);

应用三：统计name的数量，并且数量为小于2的；

db.collection.aggregate(\[

\{$group:\{\_id:"$name",count:\{$sum:1\}\},

\{$match:\{count:\{$lt:2\}\}\}

\]);

应用四：统计stauts=1的name的数量，并且数量为1的；

db.collection.aggregate(\[

\{$match:\{status:1\}\},

\{$group:\{\_id:"$name",count:\{$sum:1\}\}\},

\{$match:\{count:1\}\}

\]);

多列group，根据name和status进行多列

db.collection.aggregate(\[

\{$group:\{\_id:\{name:"$name",st:"$status"\},count:\{$sum:1\}\}\}

\]);

$project该操作符很简单，

db.collection.aggregate(\[

\{$project:\{name:1,status:1\}\}

\]);

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。

转载：[http://www.cnblogs.com/fycayy/p/3850973.html?utm\_source=tuicool&utm\_medium=referral][http_www.cnblogs.com_fycayy_p_3850973.html_utm_source_tuicool_utm_medium_referral]

[MongoDB]: http://docs.mongodb.org/manual/reference/method/db.collection.aggregate/
[http_www.cnblogs.com_fycayy_p_3850973.html_utm_source_tuicool_utm_medium_referral]: http://www.cnblogs.com/fycayy/p/3850973.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral