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）
- 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。- 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- $group
作用：将集合中的文档分组，可用于统计结果。其中，_id表示分组的依据，使用某个字段的1格式为”$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”}- 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'}
}
}
])- 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
代码语言：javascript复制作用：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
代码语言：javascript复制例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}}
])- $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}}
])- $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}}
])- $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}])- $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。- $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}}])版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
