MongoDB聚合查询

MongoDB 中的聚合操作用来处理数据并返回计算结果，聚合操作可以将多个文档中的值组合在一起，并可对数据执行各种操作，以返回单个结果，有点类似于 SQL 语句中的 count(*)、group by 等。

站在用户的角度思考问题，与客户深入沟通，找到平桥网站设计与平桥网站推广的解决方案，凭借多年的经验，让设计与互联网技术结合，创造个性化、用户体验好的作品，建站类型包括：网站建设、成都做网站、企业官网、英文网站、手机端网站、网站推广、域名注册、雅安服务器托管、企业邮箱。业务覆盖平桥地区。

aggregate() 方法

您可以使用 MongoDB 中的 aggregate() 方法来执行聚合操作，其语法格式如下：

db.collection_name.aggregate(aggregate_operation)

【示例】假设集合“course”中有如下数据：

> db.course.find().pretty()
{
        "_id" : ObjectId("60331a7eee79704753940391"),
        "title" : "HTML教程",
        "author" : "编程帮",
        "url" : "http://www.biancheng.com/html/index.html"
}
{
        "_id" : ObjectId("60331a7eee79704753940392"),
        "title" : "C#教程",
        "author" : "编程帮",
        "url" : "http://www.biancheng.com/csharp/index.html"
}
{
        "_id" : ObjectId("60331a7eee79704753940393"),
        "title" : "MongoDB教程",
        "author" : "编程帮",
        "url" : "http://www.biancheng.com/mongodb/index.html"
}

若要统计每个作者“author”一共编写了多少教程，可以使用下面的 aggregate() 方法：

> db.course.aggregate([{$group : {_id : "$author", sum : {$sum : 1}}}])
{ "_id" : "编程帮", "sum" : 3 }

上述示例类似于 SQL 语句中的
SELECT author, count(*) FROM course GROUP BY author。

下表中展示了一些聚合表达式：

表达式	描述	实例
$sum	计算总和	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$author", num_tutorial : {$sum : "$likes"}}}])
$avg	计算平均值	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$author", num_tutorial : {$avg : "$likes"}}}])
$min	获取集合中所有文档对应值得最小值	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$author", num_tutorial : {$min : "$likes"}}}])
$max	获取集合中所有文档对应值得最大值	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$author", num_tutorial : {$max : "$likes"}}}])
$push	在结果文档中插入值到一个数组中	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$author", url : {$push: "$url"}}}])
$addToSet	在结果文档中插入值到一个数组中，但不创建副本	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$author", url : {$addToSet : "$url"}}}])
$first	根据资源文档的排序获取第一个文档数据	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$author", first_url : {$first : "$url"}}}])
$last	根据资源文档的排序获取最后一个文档数据	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$author", last_url : {$last : "$url"}}}])

管道

在 UNIX 命令中，管道意味着可以将某些操作的输出结果作为下一个命令的参数，以此类推。MongoDB 中同样也支持管道，即 MongoDB 会在一个管道处理完毕后将结果传递给下一个管道处理，而且管道操作是可以重复的。

下面介绍了聚合框架中几个常用的操作：

• $project：用于从集合中选择要输出的字段；
• $match：用于过滤数据，只输出符合条件的文档，可以减少作为下一阶段输入的文档数量；
• $group：对集合中的文档进行分组，可用于统计结果；
• $sort：将输入文档进行排序后输出；
• $skip：在聚合管道中跳过指定数量的文档，并返回余下的文档；
• $limit：用来限制 MongoDB 聚合管道返回的文档数量；
• $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。

下面通过几个简单的示例来演示 MongoDB 中管道的使用：

1) $project

【示例】使用 $project 来选择要输出的字段：

> db.course.aggregate({$project:{title:1, author:1}}).pretty()
{
        "_id" : ObjectId("60331a7eee79704753940391"),
        "title" : "HTML教程",
        "author" : "编程帮"
}
{
        "_id" : ObjectId("60331a7eee79704753940392"),
        "title" : "C#教程",
        "author" : "编程帮"
}
{
        "_id" : ObjectId("60331a7eee79704753940393"),
        "title" : "MongoDB教程",
        "author" : "编程帮"
}

通过运行结果可以看出，文档中的 _id 字段默认是选中的，如果不想显示 _id 字段的话，可以像下面这样：

> db.course.aggregate({$project:{_id:0, title:1, author:1}}).pretty()
{ "title" : "HTML教程", "author" : "编程帮" }
{ "title" : "C#教程", "author" : "编程帮" }
{ "title" : "MongoDB教程", "author" : "编程帮" }

2) $skip

【示例】使用 $skip 跳过指定数量的文档：

> db.course.aggregate({$skip:2}).pretty()
{
        "_id" : ObjectId("60331a7eee79704753940393"),
        "title" : "MongoDB教程",
        "author" : "编程帮",
        "url" : "http://www.biancheng.com/mongodb/index.html"
}