MongoDB 聚合

MongoDB中聚合(aggregate)主要用於處理數據(諸如統計平均值,求和等)，並返回計算後的數據結果。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

集合中的數據如下：

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

現在我們通過以上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" : "xuhuhu.com",
         "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

在上面的例子中，我們通過字段 by_user 字段對數據進行分組，並計算 by_user 字段相同值的總和。

下表展示了一些聚合的運算式:

管道的概念

管道在Unix和Linux中一般用於將當前命令的輸出結果作為下一個命令的參數。

MongoDB的聚合管道將MongoDB文檔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。

運算式：處理輸入文檔並輸出。運算式是無狀態的，只能用於計算當前聚合管道的文檔，不能處理其他的文檔。

這裏我們介紹一下聚合框架中常用的幾個操作：

• $project：修改輸入文檔的結構。可以用來重命名、增加或刪除域，也可以用於創建計算結果以及嵌套文檔。
• $match：用於過濾數據，只輸出符合條件的文檔。$match使用MongoDB的標準查詢操作。
• $limit：用來限制MongoDB聚合管道返回的文檔數。
• $skip：在聚合管道中跳過指定數量的文檔，並返回餘下的文檔。
• $unwind：將文檔中的某一個數組類型字段拆分成多條，每條包含數組中的一個值。
• $group：將集合中的文檔分組，可用於統計結果。
• $sort：將輸入文檔排序後輸出。
• $geoNear：輸出接近某一地理位置的有序文檔。

管道操作符實例

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三個字段了，默認情況下_id字段是被包含的，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 } } }
                       ] );

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

3.$skip實例

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

經過$skip管道操作符處理後，前五個文檔被"過濾"掉。