02-mongodb MongoDB 聚合 group

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本文介绍了MongoDB中聚合的用法，包括$sum、$avg等操作符用于计算总和、平均值等，还给出统计每个country/province下userid数量的例子。此外，阐述了管道的概念，以及$project、$match等常用管道操作符的实例。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

MongoDB中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等)，并返回计算后的数据结果。有点类似sql语句中的 count(*)。

基本语法为：db.collection.aggregate( [ <stage1>, <stage2>, ... ] )

现在在mycol集合中有以下数据：

{ "_id" : 1, "name" : "tom", "sex" : "男", "score" : 100, "age" : 34 }
{ "_id" : 2, "name" : "jeke", "sex" : "男", "score" : 90, "age" : 24 }
{ "_id" : 3, "name" : "kite", "sex" : "女", "score" : 40, "age" : 36 }
{ "_id" : 4, "name" : "herry", "sex" : "男", "score" : 90, "age" : 56 }
{ "_id" : 5, "name" : "marry", "sex" : "女", "score" : 70, "age" : 18 }
{ "_id" : 6, "name" : "john", "sex" : "男", "score" : 100, "age" : 31 }

1、$sum 计算总和。

Sql: select sex,count(*) from mycol group by sex

MongoDb: db.mycol.aggregate([{group: {_id: 'sex', personCount: {$sum: 1}}}])

Sql: select sex,sum(score) totalScore from mycol group by sex

MongoDb: db.mycol.aggregate([{group: {_id: 'sex', totalScore: {$sum:'score'}}}])

2、$avg 计算平均值

Sql: select sex,avg(score) avgScore from mycol group by sex

Mongodb: db.mycol.aggregate([{group: {_id: 'sex', avgScore: {$avg:'$score'}}}])

3、$max 获取集合中所有文档对应值得最大值。

Sql: select sex,max(score) maxScore from mycol group by sex

Mongodb: db.mycol.aggregate([{group: {_id: 'sex', maxScore : {$max:'$score'}}}])

4、$min 获取集合中所有文档对应值得最小值。

Sql: select sex,min(score) minScore from mycol group by sex

Mongodb: db.mycol.aggregate([{group: {_id: 'sex', minScore : {$min:'$score'}}}])

5、$push 把文档中某一列对应的所有数据插入值到一个数组中。

Mongodb: db.mycol.aggregate([{group: {_id: 'sex', scores : {$push:'$score'}}}])

6、$addToSet 把文档中某一列对应的所有数据插入值到一个数组中,去掉重复的

db.mycol.aggregate([{group: {_id: 'sex', scores : {$addToSet:'$score'}}}])

7、 $first 根据资源文档的排序获取第一个文档数据。

8、 $last 根据资源文档的排序获取最后一个文档数据。

9、全部统计 null

例子

现在在t2集合中有以下数据：

　　{ "country" : "china", "province" : "sh", "userid" : "a" }
　　{ "country" : "china", "province" : "sh", "userid" : "b" }
　　{ "country" : "china", "province" : "sh", "userid" : "a" }
　　{ "country" : "china", "province" : "sh", "userid" : "c" }
　　{ "country" : "china", "province" : "bj", "userid" : "da" }
　　{ "country" : "china", "province" : "bj", "userid" : "fa" }

需求是统计出每个country/province下的userid的数量（同一个userid只统计一次）

db.t2.aggregate([ { group: {"_id": { "country" : "country", "prov": "province"} , "number":{sum:1}} } ])

结果是错误的：

原因是，这样来统计不能区分userid相同的情况（上面的数据中sh有两个 userid = a)

为了解决这个问题，首先执行一个group，其id 是 country, province, userid三个field：

db.t2.aggregate([ { group: {"_id": { "country" : "country", "province": "userid":"userid" } } } ])

可以看出，这步的目的是把相同的userid只剩下一个。

然后第二步，再第一步的结果之上再执行统计：

db.t2.aggregate([{ group: {"_id": { "country" : "country", "province": "userid":"userid" } } } ,{ group: {"_id": { "country" : "_id.country", "province": "_id.province" }, count : {sum : 1 } } }])

加入一个$project操作符，把_id去掉

db.t2.aggregate([ { group: {"_id": { "country" : "country", "province": "userid":"userid" } } } ,{ group: {"_id": { "country" : "_id.country", "province": "_id.province" }, count: {sum : 1 } } },{ project : {"_id": 0, "country" : "_id.country", "province" : "$_id.province", "count" : 1}}])

管道的概念

管道在Unix和Linux中一般用于将当前命令的输出结果作为下一个命令的参数。

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。管道操作是可以重复的.

表达式：处理输入文档并输出。表达式是无状态的，只能用于计算当前聚合管道的文档，不能处理其它的文档。

这里我们介绍一下聚合框架中常用的几个操作：

$project：修改输入文档的结构。可以用来重命名、增加或删除域，也可以用于创建计算结果以及嵌套文档。
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。
$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。