MongoDB 入门专栏
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管道操作
mongodb 的数据聚合过程通常会配合管道操作，mongodb 的管道操作概念类似于 LInux 中的管道概念，mongodb 的聚合管道将 mongodb 文档在一个管道处理完毕后将结果传递给下一个管道处理，管道操作是可以以此重复的；
mongodb 管道使用 aggregte() 方法，使用管道表达式表示一个管道过程，表达式是无状态的，只能计算当前聚合管道的文档，不能处理其他文档，以下是常用的几种管道操作表达式：
聚合操作使用 aggregate
() 函数，该函数原型为：db.collection_name.aggregate(<opeation>)
| 表达式 | 说明 |
| $project | 修改输入文档的结构，可以用于重命名、增加/删除域、创建计算结果、嵌套文档； |
| $match | 用于过滤数据，只输出符合条件的文档，$match 使用MongoDB的标准查询操作； |
| $limit | 用来限制MongoDB聚合管道返回的文档数； |
| $skip | 在聚合管道中跳过指定数量的文档，并返回余下的文档； |
| $count | 显示当前管道的文档数量 |
| $size | 显示一个键（该键为数组类型）的数组长度； |
| $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； |
| $group | 将集合中的文档分组，可用于统计结果； |
| $sort | 将输入文档排序后输出； |
| $geoNear | 输出接近某一地理位置的有序文档； |
关于管道完整表达式列表的用法，参见：
https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/aggregation-pipeline/
示
例使用：
以下为示例使用集合 blog 的文档结构：
{
_id: ObjectId("5a88f21ac05302a3b998abb9"),
title: 'MongoDB Overview',
description: 'MongoDB is no sql database',
author: 'assad',
url: 'http://blog.assad.artcile/1',
tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
likes: 100
},
{
_id: ObjectId("5a88f278c05302a3b998abba"),
title: 'NoSQL Overview',
description: 'No sql database is very fast',
author: 'Tim',
url: 'http://blog.assad.artcile/34',
tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
likes: 233
},
{
_id: ObjectId("5a88f299c05302a3b998abbb"),
title: 'SqlLite Overview',
description: 'SqlLite is no sql database',
author: 'assad',
url: 'http://blog.assad.artcile/213',
tags: ['SqlLite', 'database', 'NoSQL'],
likes: 666
}
示例：
# $project 示例：只显示 blog 集合的 title,author,likes 字段
> db.blog.aggregate(
... [ {$project:{_id:0,title:1,author:1,likes:1}} ]
... )
{ "author" : "assad", "likes" : 100, "title" : "article_title" }
{ "author" : "Tim", "likes" : 233, "title" : "article_title" }
{ "author" : "assad", "likes" : 666, "title" : "article_title" }
# $count 示例：显示 blog 集合中 likes>100, likes<500 的文档的数量
> db.blog.aggregate([
... { $match:{likes:{$gt:100,$lt:500}} },
... { $count:"result" }
... ])
{ "result" : 1 }
# 综合示例：显示 blog 集合中每一条文档的 tages 总数
> db.blog.aggregate([
... { $project:{_id:0,title:1,tages_count:{$size:"$tags"}} }
...])
{ "title" : "MongoDB Overview", "tages_count" : 3 }
{ "title" : "NoSQL Overview", "tages_count" : 3 }
{ "title" : "SqlLite Overview", "tages_count" : 3 }
# 综合示例：显示 blog 集合中 author="assad", likes>=100, likes<=800 的文档，按 likes 正序排序，只显示前 5 个文档，只显示 title，author，likes 字段
> db.blog.aggregate( [
... { $project:{title:1,author:1,likes:1} },
... { $match:{author:"assad",likes:{$gte:100,$lte:800}} },
... { $limit:5 },
... { $sort:{likes:1} }
... ]}
{ "_id" : ObjectId("5a88f21ac05302a3b998abb9"), "title" : "MongoDB Overview", "author" : "assad", "likes" : 100 }
{ "_id" : ObjectId("5a88f299c05302a3b998abbb"), "title" : "SqlLite Overview", "author" : "assad", "likes" : 666 }
# 综合示例：显示 blog 集合中 tags 键数组中各个值出现次数的统计
> db.blog.aggregate([
... { $unwind:"$tags" },
... { $group:{_id:"$tags",count:{$sum:1}}}
... ])
{ "_id" : "SqlLite", "count" : 1 }
{ "_id" : "NoSQL", "count" : 3 }
{ "_id" : "database", "count" : 3 }
{ "_id" : "mongodb", "count" : 2 }
$group 分组表达式
在 aggregate() 方法中使用 $group 表达式进行分组操作，类似于 SQL 中的 group by 子句，$group 常用的聚合表达式如下：
| 表达式 | 说明 |
| $sum | 计算总和； |
| $avg | 计算平均值； |
| $max | 获取文档对应键值的最大值上限; |
| $min | 获取文档对应键值的最小值; |
| $first | 根据文档的排序获取第一个文档； |
| $last | 根据文档的排序获取最后一个文档； |
| $push | 在结果文档中插入一个数组； |
| $addToSet | 在结果文档中插入一个数组，但是不创建副本； |
示例：
演示 $sum
# 显示每一个 author 各自的 likes 总数
> db.blog.aggregate(
... [ {$group:{_id:"$author",likes_count:{$sum:"$likes"} }} ]
...)
{ "_id" : "Tim", "likes_count" : 233 }
{ "_id" : "assad", "likes_count" : 766 }
# 显示所有文档的 likes 总数
> db.blog.aggregate(
... [ {$group:{_id:null, likes_count:{$sum:"$likes"} }} ]
...)
{ "_id" : null, "likes_count" : 999 }
演示 $avg
# 显示各个 author 的 likes 平均数
> db.blog.aggregate(
... [ {$group:{_id:"$author",likes_avg:{$avg:"$likes"} }} ]
...)
{ "_id" : "Tim", "likes_avg" : 233 }
{ "_id" : "assad", "likes_avg" : 383 }
# 显示所有文档 likes 的平均数
> db.blog.aggregate(
... [ {$group:{_id:null, likes_avg:{$avg:"$likes"} }} ]
...)
{ "_id" : null, "likes_avg" : 333 }
演示 $min，$max
# 显示每一个 author 的 likes 最小值记录
> db.blog.aggregate(
... [ {$group:{_id:"$author",likes_min:{$min:"$likes"} }} ]
... )
{ "_id" : "Tim", "likes_min" : 233 }
{ "_id" : "assad", "likes_min" : 100 }
# 显示所有文档记录中 likes 最小的记录
> db.blog.aggregate(
... [ {$group:{_id:null, likes_min:{$min:"$likes"} }} ]
... )
{ "_id" : null, "likes_min" : 100 }
# 显示所有文档记录中 likes 最大的记录
> db.blog.aggregate(
... [ {$group:{_id:null, likes_max:{$max:"$likes"} }} ]
... )
{ "_id" : null, "likes_max" : 666 }
演示
$push
# 显示各个 author 的 article title 和 likes 列表
> db.blog.aggregate(
... [ {$group:{_id:"$author",article_like:{$push:{title:"$title",likes:"$likes"}}}} ]
... )
{ "_id" : "Tim", "article_like" : [ { "title" : "NoSQL Overview", "likes" : 233 } ] }
{ "_id" : "assad", "article_like" : [ { "title" : "MongoDB Overview", "likes" : 100 }, { "article" : "SqlLite Overview", "likes" : 666 } ] }
按时间分组聚合
对于时间，按年月日，小时分钟秒进行分组聚合，可以使用以下表达式获取时间参数：
- $dayOfYear: 返回该日期是这一年的第几天（全年 366 天）。
- $dayOfMonth: 返回该日期是这一个月的第几天（1到31）。
- $dayOfWeek: 返回的是这个周的星期几（1：星期日，7：星期六）。
- $year: 返回该日期的年份部分。
- $month： 返回该日期的月份部分（ 1 到 12）。
- $week： 返回该日期是所在年的第几个星期（ 0 到 53）。
- $hour： 返回该日期的小时部分。
- $minute: 返回该日期的分钟部分。
- $second: 返回该日期的秒部分（以0到59之间的数字形式返回日期的第二部分，但可以是60来计算闰秒）。
- $millisecond：返回该日期的毫秒部分（ 0 到 999）。
- $dateToString： { $dateToString: { format: , date: } }。
以下是示例用的 loginLog 集合内容：
{
"_id" : ObjectId("5a8969f54a7c036151cce245"),
"ip" : "25.12.4.42",
"date" : ISODate("2018-02-16T09:33:12Z")
}
{
"_id" : ObjectId("5a896a164a7c036151cce246"),
"ip" : "126:123:11:1",
"date" : ISODate("2018-02-17T10:20:00Z")
}
{
"_id" : ObjectId("5a896a2c4a7c036151cce247"),
"ip" : "23.88.44.22",
"date" : ISODate("2018-01-20T20:30:00Z")
}
{
"_id" : ObjectId("5a896a4a4a7c036151cce248"),
"ip" : "55.78.22.123",
"date" : ISODate("2018-02-19T21:59:20Z")
}
>
示例：
# 统计每个月分组的文档总数
> db.loginLog.aggregate([
... { $group:{_id:{$month:"$date"},log_count:{$sum:1}} }
... ])
{ "_id" : 1, "log_count" : 1 }
{ "_id" : 2, "log_count" : 3 }
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