mongodb分组统计

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本文介绍如何使用MongoDB的聚合框架实现字段类型的分组统计及数组元素频次统计的方法，并提供mongodbTemplate对应的Java实现。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一、对字段（protocol）下的不同类型进行分组统计：
db.getCollection('xxx').aggregate([
    { "$group": {
        "_id": {
            "protocol": "$protocol"
        },
        "protocolCount": { "$sum": 1 }
    }}
])
或
db.getCollection('bp0501_dev').aggregate([
    { "$group": {
        "_id": "$protocol",
        "protocolCount": { "$sum": 1 }
    }}
])

加过滤：
db.getCollection('bp0501_dev').aggregate([
    {"$match":{"userid":"bbdz"}},
{ "$group": {
        "_id": "$protocol",
        "protocolCount": { "$sum": 1 }
    }}
])

对应的mongodbTemplate写法：

field是要统计的字段名（对应上边的protocol字段，protocolCount是统计名称），tbName是对应的表名（"xxx"）

----都是String类型

Aggregation agg = Aggregation.newAggregation(
        Aggregation.group(field).count().as("sum")
);
AggregationResults results = ppmongoTemplate.aggregate(agg,tbName, BasicDBObject.class);
List list = results.getMappedResults();

二、统计userid（字段，类型是数组）内相同数据出现的次数：
db.getCollection('xxx').aggregate( [
{$unwind:"$userid"},
{$group:{_id:"$userid",count:{$sum:1}}},
{$project:{_id:0,count:1,userid:"$_id"}}
])

加分页：
db.getCollection('bp0501_dev').aggregate( [
{$unwind:"$userid"},
{$group:{_id:"$userid",count:{$sum:1}}},
{$project:{_id:0,count:1,userid:"$_id"}},
{$skip:0},
{$limit:5}
])

对应的mongodbTemplate写法：

Aggregation agg = Aggregation.newAggregation(
        Aggregation.unwind(field),
        Aggregation.group(field).count().as("sum")
);

注：默认会把分组的字段放在_id 上,（这里_id:0）去掉（及修改）_id字段名为userid, 查询出来的统计字段是sum,而count:1是修改名字sum为count

{$unwind:"$userid"} //分解userid这个数组

{$project:{_id:0,count:1,userid:"$_id"}} //这句小编还不知怎么写

详细请看下面的链接

如：

1、修改前

[

{
"_id": "5ce745712bd4f9d6f374e620",
"sum": 5
}

]

2、修改后

[

{
"count" : 5.0,
"userid" : "5ce745712bd4f9d6f374e620"
}
]

由于表数据不能复制和转载，在这里直接分享博主的连接，大家自己看吧，这里只做分享：

原文来自：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43678764/article/details/85262969

https://blog.youkuaiyun.com/ruoguan_jishou/article/details/79289369

MongoDB统计文档(Document)的数组(Array)中的各个元素出现的次数：

https://www.cnblogs.com/hapjin/p/7944404.html