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二十四、MongoDB 聚合运算( aggregate )

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MongoDB 聚合( aggregate ) 用于处理数据,比如统计平均值,求和等。然后返回计算后的数据结果

MongoDB 聚合有点类似 SQL 语句中的 COUNT( * )

aggregate() 方法

MongoDB aggregate() 为 MongoDB 数据库提供了聚合运算

语法

aggregate() 方法的语法如下

> db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)

范例

使用以下命令添加范例所需要的数据

> db.lession.remove({});
WriteResult({ "nRemoved" : 0 })

> db.lession.insert({
   title: 'MongoDB 基础教程', 
   by_user: 'dabaicai',
   tags: ['MongoDB', 'database', 'NoSQL'],
   favorite: 100
});
WriteResult({ "nInserted" : 1 })

> db.lession.insert({
  title: 'NoSQL 基础教程', 
  by_user: 'dabaicai',
  tags: ['MongoDB', 'database', 'NoSQL'],
  favorite: 10
});
WriteResult({ "nInserted" : 1 })

> db.lession.insert({
   title: 'Neo4j 基础教程', 
   by_user: 'Neo4j',
   tags: ['Neo4j', 'database', 'NoSQL'],
   favorite: 750
});
WriteResult({ "nInserted" : 1 })

现在,我们使用 aggregate() 方法统计每个作者的课程数量

> db.lession.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_lession : {$sum : 1}}}]);
{ "_id" : "Neo4j", "num_lession" : 1 }
{ "_id" : "dabaicai", "num_lession" : 2 }

上面的例子,通过字段 by_user 字段对数据进行分组,并计算 by_user 字段相同值的总和

上面的命令类似于 SQL 中的

select by_user, count(*) from lession group by by_user

下面罗列出了一些聚合的表达式

  1. $sum

    计算总和

    db.lession.aggregate([{$group:{_id:"$by_user",num_tutorial:{$sum : "$likes"}}}])
  2. $avg

    计算平均值

    db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$avg : "$likes"}}}])
  3. $min

    获取集合中所有文档对应值得最小值

    db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$min : "$likes"}}}])
  4. $max

    获取集合中所有文档对应值得最大值

    db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$max : "$likes"}}}])
  5. $push

    在结果文档中插入值到一个数组中

    db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$push: "$url"}}}])
  6. $addToSet

    在结果文档中插入值到一个数组中,但不创建副本

    db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$addToSet : "$url"}}}])
  7. $first

    根据资源文档的排序获取第一个文档数据

    db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", first_url : {$first : "$url"}}}])
  8. $last 根据资源文档的排序获取最后一个文档数据

    db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", last_url : {$last : "$url"}}}])
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