MongoDB——聚合操作详解

聚合&＃xff08;Aggregation&＃xff09;为集合文档数据提供各种处理数据方法&＃xff0c;并返回计算结果。

MongoDB提供了3种方式来执行聚合命令&＃xff1a;

• 聚合管道方法
• map-reduce方法
• 单一目标聚合方法

1. 聚合管道方法

聚合管道方法又可以直接理解为合计流水线法&＃xff0c;就是把集合里若干含数值型的文档记录&＃xff0c;其键对应的值进行各种分类统计。该方法支持分片集合操作。

db.collection_name.aggregate([{$match:{<field>}}, //统计查找条件{$group:{<field1>, <field2>}} //field1为分类字段&＃xff1b;field2为含各种统计操作符的数值型字段&＃xff0c;如$sum、$avg、$min、$max、$push、$addToSet、$first、$last操作符]
)
//aggregate命令作用类似SQL语言里的group by语句的使用方法


聚合分类统计

按goodsid分类统计amount字段的总数量&＃xff1a;

注意&＃xff1a;
_id:"$goodsid", goodsid为分类字段名&＃xff0c;_id为必须指定唯一性字段&＃xff0c;不能改为其它名称的字段&＃xff1b;
total为统计结果字段名&＃xff0c;可以是任意的符合起名规则的新名称。
$sum为求和操作符号
$amount为求和字段&＃xff0c;必须加上双引号


map-reduce方法

db.collection_name.mapreduce(function(){emit(<this.field1>, <this.field2>)},function(key,values){return array.sum(values)},{query:{<field>}, out:<resultname">}
)说明&＃xff1a;
function(){emit(<this.field1>, <this.field2>)},把集合对应的字段<field1><field2>进行map操作function(key,values){return array.sum(values)},对map过来的field1&＃xff0c;field2进行reduce操作&＃xff0c;求得sum值把field1值和求得值连同out:<"resultname">一起返回query:{<field>}在集合里查询符合<field>条件的文档。注意&＃xff1a;该方式进行聚合运算&＃xff0c;效率铰聚合管道方式要低&＃xff0c;而且使用更复杂。


单一目标聚合方法

该方法下&＃xff0c;目前有两种聚合操作功能&＃xff1a;

• db.collection_name.count()
• db.collection_name.distinct()

1. 统计文档数量&＃xff1a;

db.collection_name.count(query, options)说明&＃xff1a;统计集合里符合查询条件的文档数量&＃xff0c;query为查询条件&＃xff0c;option参数如下表


统计符合条件的记录数&＃xff1a;

从第二条开始统计符合条件的记录数&＃xff1a;

2. 统计集合里指定键的不同值&＃xff1a;


db.collection_name.distinc(<key>,query,option
)说明&＃xff1a;统计集合里指定键的不同值&＃xff0c;并返回结果。
<key>只能指定一个键名&＃xff0c;query为集合查找条件&＃xff0c;option只提供collations选项


统计指定键的不同值并返回&＃xff1a;

另外&＃xff1a;单一目标聚合方法&＃xff0c;可以直接在find()后加点使用