mongoDB aggregate聚合分析

本文介绍了MongoDB中的聚合框架,包括其管道模式的工作原理及常见管道操作符的使用方法。通过示例展示了如何使用$match、$group和$sort等操作符进行数据筛选和处理。

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简介

聚集操作实际上是对数据进行统计分析时使用的,简单的说,可以理解为SQL中的聚合操作,MongoDB中的聚集操作是为了大数据分析做准备的,这里简单介绍一下聚集框架aggregate的使用。

管道模式聚集分析

MongoDB的聚合框架是参考UNIX上的管道命令实现的,数据通过一个多步骤的管道,每个步骤都会对数据进行加工处理,最后返回需要的结果集。 
管道聚集是可以操作一个分片的集合的(The aggregation pipeline can operate on a sharded collection. 
管道聚集在某一些阶段可以利用索引提高性能,另外,管道聚集还有一个一个内部优化阶段(后面管道聚集优化会讲到)。

常见的管道操作符有如下:

操作符

说明

$match

过滤文档

$limit

限制管道中文件的数据

$skip

跳过指定的文档数量

$sort

对所输入的文档进行排序

$group

对文档进行分组后计算聚集结果

$out

输出文档到具体的集合中(必须是管道操作的最后一步)

$group一起使用的聚集操符:

操作符

说明

$first

返回group后的第一个值

$last

返回group后的最后一个值

$max

group后的最大值

$min

group后的最小值

$avg

group后的平均值

$sum

group后求和

示例:

db.Collection.aggregate(

        {$match : {"appId" : "2e1800b22ae70600", "leaveTime" : {"$gt" : ISODate("2017-07-12T00:00:00"), "$lt" : ISODate("2017-07-13T00:00:00")}}},

        {$group : {"_id" : "$leaveMethod", "count" : {$sum : 1}}},

        {$sort : {"_id" : 1}}

  )

集成到java操作

首先要导入mongodbjava驱动包mongo-java-driver-3.2.2.jar

使用 new Document()对象来替代上面{“XXX”:”XXX”}条件

示例:

public String aggregateLeaveMethodByDate(String app_id, Date beginDate, Date endDate) throws Exception {

              MongoCollection<Document> collection = PluginMongo.instance().getDatabase().getCollection(MongoCollectionName.PARKING_RECORD);

              Document sub_match = new Document();

              sub_match.put("appId", app_id);

              sub_match.put("leaveTime", new Document("$gt", beginDate).append("$lt", endDate));

             

              Document sub_group = new Document();

              sub_group.put("_id", "$leaveMethod");

              sub_group.put("count", new Document("$sum", 1));

             

              Document match = new Document("$match", sub_match);

              Document group = new Document("$group", sub_group);

              Document sort = new Document("$sort", new Document("_id", 1));

             

              List<Document> aggregateList = new ArrayList<Document>();

              aggregateList.add(match);

              aggregateList.add(group);

              aggregateList.add(sort);

             

              JSONObject ret_obj = new JSONObject();

              AggregateIterable<Document> resultset = collection.aggregate(aggregateList);

              MongoCursor<Document> cursor = resultset.iterator();

             

              try {

                     while(cursor.hasNext()) {

                            Document item_doc = cursor.next();

                            int leaveMethod = item_doc.getInteger("_id", 0);

                            int count = item_doc.getInteger("count", 0);

                           

                            LeaveMethodEnum leaveMethodVal = LeaveMethodEnum.fromType(leaveMethod);

                            ret_obj.put(leaveMethodVal.name(), count);

                     }

              } finally {

                     cursor.close();

              }

             

              return ret_obj.toJSONString();

       }

MongoDB中,聚合aggregate)是一种用于处理数据的功能,可以进行各种操作,如统计平均值、求和等。其中,使用aggregate函数是最常见的方法之一。通过使用aggregate函数,您可以将一系列操作(例如,$skip、$limit、$sort等)应用于数据集合来获取您所需的结果。 例如,如果您想跳过第一个文档并限制结果为2个文档,您可以使用以下代码: db.Ubisoft.aggregate([ { $skip: 1 }, { $limit: 2 } ]) 这将返回一个包含两个文档的结果集合,其中第一个文档被跳过了。 另外,如果您想按照时间字段进行降序排序,您可以使用以下代码: db.Ubisoft.aggregate([ { $sort: { time: -1 } } ]) 这将返回一个按照时间字段降序排列的结果集合。 通过使用聚合功能,您可以根据具体需求对MongoDB中的数据进行灵活处理和操作,以满足您的统计需求。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [MongoDB aggregate 运用篇个人总结](https://download.youkuaiyun.com/download/weixin_38590775/14837456)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [mongoDB聚合(aggregate)的具体使用](https://blog.youkuaiyun.com/ycclydy/article/details/120861374)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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