MongoDB之聚合aggregate操作

关于mongodb的高级操作，包括聚合、主从复制、分片、备份与恢复、MR。

一、聚合 aggregate
聚合(aggregate)主要用于计算数据，类似sql中的sum()、avg()

语法：     db.集合名称.aggregate([{管道:{表达式}}])

管道：管道在Unix和Linux中一般用于将当前命令的输出结果作为下一个命令的输入，比如，ps ajx | grep mongo

在mongodb中，管道具有同样的作用，文档处理完毕后，通过管道进行下一次处理

常用管道

• $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：处理输入文档并输出

语法：表达式:'$列名

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

二、$group
将集合中的文档分组，可用于统计结果

2.1、_id表示分组的依据，使用某个字段的格式为'$字段'
例1：统计男生、女生的总人数 

db.stu.aggregate([
    {$group:
        {
            _id:'$gender',
            counter:{$sum:1}
        }
    }
])

 注："counter"为自定义名称，用来存储结果的变量

2.2、Group by null：将集合中所有文档分为一组
例2：求学生总人数、平均年龄

db.stu.aggregate([
    {$group:
        {
            _id:null,
            counter:{$sum:1},
            avgAge:{$avg:'$age'}
        }
    }
])

 

 

2.3、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可以将文档内容加入到结果集的数组中，代码如下

db.stu.aggregate([
    {$group:
        {
            _id:'$gender',
            name:{$push:'$$ROOT'}
        }
    }
])

三、$match
用于过滤数据，只输出符合条件的文档

使用MongoDB的标准查询操作

例1：查询年龄大于20的学生

db.stu.aggregate([
    {$match:{age:{$gt:20}}}
])

 

例2：查询年龄小于20的男生、女生人数

db.stu.aggregate([
    {$match:{age:{$lt:20}}},
    {$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}}
])

四、$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（类似查找中投影，值为1表示显示，值为0不显示）

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}}
])

 

五、$sort
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}}
])

 

六、$limit、$skip
6.1、$limit
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}])

6.2、$skip
跳过指定数量的文档，并返回余下的文档

例2：查询从第3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.aggregate([
    {$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}},
    {$sort:{counter:1}},
    {$skip:1},
    {$limit:1}
])

注意顺序：先写skip，再写limit

七、$unwind
将文档中的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

语法1：对某字段值进行拆分

db.集合名称.aggregate([{$unwind:'$字段名称'}])
构造数据

db.t2.insert({_id:1,item:'t-shirt',size:['S','M','L']})

查询

db.t2.aggregate([{$unwind:'$size'}])

语法2：对某字段值进行拆分

处理空数组、非数组、无字段、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'}])

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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