第13章：MongoDB-聚合操作--初体验

最新推荐文章于 2025-08-30 00:00:00 发布

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博客介绍了MongoDB的聚合管道、单目的聚合操作和MapReduce编程模型。给出了插入数据的代码，并详细阐述了找到考80分以上学生的执行步骤，包括匹配、投影、分组、排序和限制结果数量，最后展示了最终执行语句。

①MongoDB 的聚合功能

MongoDB 的聚合功能,聚合操作主要用于对数据的批量处理,往往将记录按条件分组以后,然后再进行一系列操作,例如,求最大值、最小值、平均值,求和等操作。
聚合操作还能够对记录进行复杂的操作,主要用于数理统计和数据挖掘。
在MongoDB中,聚合操作的输入是集合中的文档,输出可以是一个文档,也可以是多条文档。

②聚合操作的三种方式

1、聚合管道（Aggregation Pipeline）
2、单目的聚合操作（Single Purpose Aggregation Operation）
3、MapReduce 编程模型

③聚合体验

--找出考80分以上的课程门数最多的3个学生
 
准备样例数据
for(var i=0;i<100;i++){
   for(var j=0;j<4;j++){
       db.scores.insert({"studentId":"s"+i,"course":"课程"+j,"score":Math.random()*100});
   }
}
 
 
执行步骤
1：找到所有考了80分以上的学生,不区分课程
{"$match":{"score":{$gte:80}}}
2：将每个学生的名字投影出来
{"$project":{"studentId":1}}
3：对学生的名字排序,某个学生的名字出现一次,就给他加1
{"$group":{"_id":"$studentId","count":{"$sum":1}}}
4：对结果集按照count进行降序排列
{"$sort":{"count":-1}}
5：返回前面的3条数据
{"$limit":3}
 
最终执行的语句就是
db.scores.aggregate(
 {"$match":{"score":{$gte:80}}},
 {"$project":{"studentId":1}},
 {"$group":{"_id":"$studentId","count":{"$sum":1}}},
 {"$sort":{"count":-1}},
 {"$limit":3}
)
 

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