mongoDB按日期分组统计且排序

行七

已于 2023-07-04 15:22:49 修改

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文章标签： mongodb 数据库

于 2023-07-01 11:00:14 首次发布

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该文展示了如何使用MongoDB进行数据准备，创建并填充log集合，然后提供了一个查询示例，该查询筛选出操作类型为登录且在特定时间范围内的记录，按日期进行分组并统计数量。最后，给出了对应的Java代码实现相同的功能。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一、数据准备

b.getCollection("log").drop();
db.createCollection("log");


db.getCollection("log").insert([{
    _id: NumberLong("1117849502854676480"),
    "event_level": NumberInt("3"),
    ip: "27.196.85.144",
    "operate_result": "成功",
    "operate_time": ISODate("2023-06-12T08:14:50.000Z"),
    "operate_type": NumberInt("30"),
    "operator_name": "张三",
    "account_type": NumberInt("1"),
    
}, {
    _id: NumberLong("1117849502854676481"),
    "event_level": NumberInt("3"),
    ip: "27.196.85.144",
    "operate_result": "成功",
    "operate_time": ISODate("2023-06-12T08:14:50.000Z"),
    "operate_type": NumberInt("30"),
   operator_name": "张三",
    "account_type": NumberInt("1"),
    
}, {
    _id: NumberLong("1117849502854676482"),
    "event_level": NumberInt("3"),
    ip: "27.196.85.144",
    "operate_result": "成功",
    "operate_time": ISODate("2023-06-12T08:14:50.000Z"),
    "operate_type": NumberInt("30"),
   operator_name": "张三",
    "account_type": NumberInt("1"),
    
}, {
    _id: NumberLong("1117849502854676483"),
    "event_level": NumberInt("3"),
    ip: "27.196.85.144",
    "operate_result": "成功",
    "operate_time": ISODate("2023-06-12T08:14:50.000Z"),
    "operate_type": NumberInt("30"),
    operator_name": "张大",
    "account_type": NumberInt("1"),
    
}, {
    _id: NumberLong("1117849502854676484"),
    "event_level": NumberInt("3"),
    ip: "27.196.85.144",
    "operate_result": "成功",
    "operate_time": ISODate("2023-06-12T08:14:50.000Z"),
    "operate_type": NumberInt("30"),
    operator_name": "张三",
    "account_type": NumberInt("1"),
    
}, {
    _id: NumberLong("1117849502854676485"),
    "event_level": NumberInt("3"),
    ip: "27.196.85.144",
    "operate_result": "成功",
    "operate_time": ISODate("2023-06-12T08:14:50.000Z"),
    "operate_type": NumberInt("30"),
   operator_name": "张四",
    "account_type": NumberInt("1"),
    
}]);

二、查询示例

db.log.aggregate([
    {
        $match: {
            operate_type: 30, //操作类型为登录
            "operate_time": {  //查询时间范围
                $gt: ISODate("2023-06-01 00:00:00"),
                $lte: ISODate("2023-06-31 00:00:00")
            },
            
        },
        
    },
    {
        $group: {
            _id: {  //以哪个字段分组，如果字段值不需要处理  _id:'$字段',
                $dateToString: {   //日期格式化函数
                    format: "%Y-%m-%d",  //日期格式
                    date: "$operate_time" //格式化字段
                },
								
            },
            loginCount: {   //loginCount只是做为统计结果显示时的名字，有点类似as
                $sum: 1
            },
            
        }
    },
		{
			$sort:{
				_id:1
			}
		}
		,
		{
			$project:{   //最终返回字段配置，不配置该属性则只显示默认返回字段
				"date":"$_id",   //_id字段取别名
				"loginCount":1   //表示结果显示该字段
			
			}
		}
    
]);

三、结果示例

四、java代码

 Aggregation aggregation = Aggregation.newAggregation(
                Aggregation.match(Criteria.where("operate_type").is(30)),//条件过滤
                Aggregation.project("operate_time").and(DateOperators.DateToString.dateOf("operate_time").toString("%Y-%m-%d")).as("date"), 
                Aggregation.group("date").count().as("count"),
                Aggregation.project("date", "count").and("date").previousOperation(),
                Aggregation.sort(Sort.Direction.ASC, "date")
        );
AggregationResults<LoginCountDTO> result = mongoTemplate.aggregate(aggregation, "log", LoginCountDTO.class);

math: 条件过滤，这个要放在第一行

project：显示哪几个字段，这里显示createTime字段，and..as是把and后的字段重命名为as后的字段，这里把createTime处理后重命名为date

group：分组操作，这里按date分组，计算数量，结果数量重命名为count

第二个project：previousOperation方法是把_id重命名为date（也就是别名）

sort：结果按照date正序排序 collectionName: 集合名称