MongoDB聚合查询

在 MongoDB 中，聚合操作主要用于处理数据并返回计算结果。聚合操作将来自多个文档的值组合在一起，按条件分组后，再进行一系列操作（如求和、平均值、最大值、最小值）以返回单个结果。

MongoDB 提供三种方式去执行聚合操作：聚合管道（aggregation pipeline）、Map-Reduce 函数以及单一的聚合命令(count、distinct、group)。

MongoDB聚合详解

定义

聚合管道是由 aggregation framework 将文档进入一个由多个阶段（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，输出相应的聚合结果。

图解

01_mongodb聚合查询.png

语法

db.collection.aggregate([
	{
	    $match : {< query >},
	}
	{
	    $group: {< fieldl >: < field2 >}
	}
])

实例

db.orders.aggregate([
      { $match: { status: "A" } },
      { $group: { _id: "$cust_id", total: { $sum: "$amount" } } }
])

说明

$match 阶段，通过 status 字段过滤出符合条件的 Document（即是 Status 等于 “A” 的 Document）。

$group 阶段，按 cust_id 字段对 Document 进行分组，以计算每个唯一 cust_id 的金额总和。

案例

我们首先，使用 mongo 命令，连接上数据库，具体命令如下：

mongo

如下图所示：

02_mongodb聚合查询.png

现在，我们使用 use 命令，切换到 haicoder 数据库，具体命令如下：

use haicoder

现在，我们使用 insert 插入三条记录，具体命令如下：

db.articles.insert([    
    { "url" : "haicoder.net/cpp", "score":100, "views" :10000 },
    { "url" : "haicoder.net/golang", "score":90, "views" :20000 },
    { "url" : "haicoder.net/java", "score":95, "views" :1000 }
]);

执行完毕后，此时，如下图所示：

03_mongodb聚合查询.png

我们看到，此时提示我们成功插入了三条记录，现在，我们使用聚合查询，查询总记录数，具体命令如下：

db.articles.aggregate([
	{$match: { $or: [{ score: { $gt: 90, $lt: 100 }}, { views: { $gt: 1000 }}]}}, 
	{ $group: { _id: null, count: { $sum: 1 }}}
]);

执行完毕后，此时，如下图所示：

04_mongodb聚合查询.png

我们看到，此时返回了合法的记录的条数。

MongoDB聚合查询总结

在 MongoDB 中，聚合操作主要用于处理数据并返回计算结果。聚合操作将来自多个文档的值组合在一起，按条件分组后，再进行一系列操作（如求和、平均值、最大值、最小值）以返回单个结果。

MongoDB 提供三种方式去执行聚合操作：聚合管道（aggregation pipeline）、Map-Reduce 函数以及单一的聚合命令(count、distinct、group)。