MongoDB聚合查询
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https://time.geekbang.org/course/intro/253
一. MongoDB聚合框架
MongoDB聚合框架（Aggregation Framewrok）用于对集合中的数据进行一系列的运算，并将这些数据转化为所期望的形式来展示。
1. 聚合框架的作用
聚合框架 == SQL中的 GROUP BY、LEFT OUTER JOIN、AS 等
2. 聚合运算的使用场景
- OLTP：计算
- OLAP：统计、分析、汇总
3. 聚合运算的过程
- 管道（Pipeline）：整个聚合运算过程
- 步骤（Stage）：管道由多个步骤组成。
- 聚合运算过程：管道接收文档（原始数据），在每个步骤中对这些文档进行一系列的运算，并将结果文档输出给下一个步骤。
4. 聚合运算的基本格式
pipeline = [$stage1, $stage2, ... $stageN];
db.<COLLECTION>.aggregate(pipline,{ options }
);5. 常用步骤
| 步骤 | 作用 | SQL等价运算符 |
|---|---|---|
| $match | 过滤 | WHERE |
| $project | 投影：选择需要的或排除不需要的字段 | AS |
| $sort | 排序 | ORDER BY |
| $group | 分组 | GROUP BY |
| $skip | 结果限制：跳过多少条记录 | SKIP |
| $limit | 结果限制：只返回多少条记录 | LIMIT |
| $lookup | 左外连接 | LEFT OUTER JOIN |
| $unwind | 展开数组 | 无 |
| $graphLookup | 图搜索 | 无 |
| $bucket | 分面搜索：把记录进行分组 | 无 |
| $facet | 分面搜索：把几个$bucket运算放在一个$facet中完成，一次性展示几种分组结果 | 无 |
6. 步骤中常用的运算符
| 步骤 |
$match |
$project |
$group |
| 运算符 |
$eq/$gt/$gte/$lt/$lte ...... |
$map/$reduce/$filter ...... |
$sum/$avg ...... |
7. 代码示例
注意：字段名前带$说明是集合中已有字段，字段名前不带$说明是要新增加的字段。
# $match、$skip、$limit、$project
# 从users集合中查找所有男性，跳过100个，只查出20个，只返回'名'和'姓'
db.users.aggregate([{ $match: { gender: '男' } },{ $skip: 100 },{ $limit: 20 },{ $project: {'名': '$first_name','姓': '$last_name'}}
]);# $group
# 从users集合中查找所有女性，按department分组并计算员工数量，只看小于10个人的department
# emp_qty: { $sum: 1 } 员工数量计算方法：每当看到一条数据，就$sum:1，所以看到多少员工文档就加了多少次，结果就是该部门的员工总量
# emp_qty: { $lt: 10 } 员工数量要小于10
db.users.aggregate([{ $match: { 'gender' : '女' }},{ $group: {_id: '$department'emp_qty: { $sum: 1 } }},{ $match: { emp_qty: { $lt: 10 }}}
])# $unwind
# students集合中数据格式
#{
# name: '张三',
# score: [
# { subject: '语文', score: 84 },
# { subject: '数学', score: 90 },
# { subject: '外语', score: 69 }
# ]
#}
# 使用$unwind将数组score展开
db.students.aggregate([$unwind: '$score'}])
# 展开后的结果
#{ name: '张三', score: {subject: '语文', score: 84 }}
#{ name: '张三', score: {subject: '数学', score: 90 }}
#{ name: '张三', score: {subject: '外语', score: 69 }}# $bucket
# 使用$bucket把记录进行分组
# 使用$bucket按price的区间 [0,10),[10,20),[20,30),[30,40),其他 进行分组
# output: { 'count': { $sum: 1 }} 计算每个区间中有多少条记录并返回
db.products.aggregate([{$bucket: {groupBy: '$price',boundaries: [0, 10, 20, 30, 40],default: 'Other',output: { 'count': { $sum: 1 }}}
}])# ￥facet 一次性展示几种分组结果
db.products.aggregate([{$facet: {price: {$bucket: {...}},year: {$bucket: {...}}}
}])
二. MongoDB聚合查询实例
1. 计算所有订单的总销售额
# _id: null表示没有分组，将所有表作为一个大分组
# 指定一个新字段total，其内容是把所有记录的$total字段值加起来
db.orders.aggregate([{$group:{_id: null,total: { $sum: "$total"}}
}])
# 结果 { "_id" : null, "total" : NumberDecimal("44019609") }2. 查询2019年1月1日-3月31日已完成的订单总金额和订单总数
# MongoDB中要使用ISODate将数据转化为合适的日期格式
db.orders.aggregate([// 1. 匹配条件（一般都要先做匹配）{ $match: {status: "completed",orderDate: {$gte: ISODate('2019-01-01'),$lt: ISODate('2019-04-01')}}}, // 2. 聚合订单总金额、总运费、总数量{ $group: {_id: null,total: { $sum: "$total" },shippingFee: { $sum: "$shippingFee" },count: { $sum: 1 },}}, // 3. 投影时增加新字段grandTotal来计算$total与$shippingFee相加的总金额{ $project: {grandTotal: { $add: ["$total", "$shippingFee"] },count: 1,_id: 0}}
])
# 结果 { "count" : 5875, "grandTotal" : NumberDecimal("2636376.00") }三. 使用Compass把MQL转成Node.js语句
参考文章：
《MongoDB高手课》学习记录（第五天） - SegmentFault 思否今天学习的是《09 | 实验：聚合查询》章节，主要内容是聚合部分的练习。但其实就讲了一个例子，选梳理了一下语法实现。然后演示了怎么用compass工具来可视化的生成聚合查询。
MongoDB高手课学习笔记(一,再入门)_君陌先生的博客-CSDN博客_mongodb 高手课这是极客时间-MongoDB高手课的学习笔记,第一章:再入门.按照数据库排名网站db-engines.com的统计,最近几年MongoDB一直保持在前四五名,前面几位是年龄30多岁的关系型数据库(Oracle,Mysql,SQLServer,PostgreSQL).https://blog.csdn.net/weixin_42008012/article/details/108092240?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~baidujs_title~default-0.pc_relevant_antiscanv2&spm=1001.2101.3001.4242.1&utm_relevant_index=3
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