mongodb使用小结

1，关于聚合(aggregate)

db.collection.aggregate(组合条件)

经常与管道操作符搭配使用，常用的管道操作符
$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。

常用的

aggregate([ {
        //  $match 条件筛选，和find查询条件一致
        $match: { 
            $did: ["$in"=>[12341,232321]],
            'showcase.deleted': false,) // 筛选id的话，需要使用object进行转换
        }
    },
    {
        // $group 分组做数据统计
        $group: {
            _id: { // _id 查询条件---这两个字段为索引
                article: '$article',
                name: '$name'
            },
            accessedTimes: {$sum: 1}, // $sum: 总共查询到几条数据
            firstAccessed: {$first: '$created'}, // $first：查询到的集合中第一条数据的created字段值
            lastAccessed: {$last: '$created'}, // $last：查询到的集合中最后一条数据的created字段值
        }
    }, {
        $project: { // 指定要显示的字段
            'articleDetail.title': 1,
            'articleDetail.coverImage.smallURL': 1,
            accessedTimes: 1,
            firstAccessed: 1,
            lastAccessed: 1,
            lastLocation: 1
        }
    }{
        // $lookup 可以多次调用
        $lookup: {
            from: 'trainingDocuments', //要查询的表名字
            localField: 'article', //在当前表（Entry）里的对应字段
            foreignField: '_id', //trainingDocuments表里article对应的字段
            as: 'articleDetail' //结果会在Entry表里添加一个articleDetail字段，内容是trainingDocuments表里查到的那条数据，新的articleDetail会被放在数组中，可以用$unwind拆开这个数组
        }
    }, {
        // $unwind 拆开数组
        $unwind: '$articleDetail' //如果articleDetail是数组，就会把数组拆开
    }, {
        $lookup: {
            from: 'files',
            localField: 'articleDetail.coverImage', //嵌套查询，使用嵌套查询条件'articleDetail.coverImage'时注意，要用$unwind把articleDetail拆开才能这样查询
            foreignField: '_id',
            as: 'articleDetail.coverImage'
        }
    }, {
        $unwind: '$articleDetail.coverImage'
    },{
        // $sort 排序
        $sort: {'createTime': -1} // 按指定字段排序
    },{
        // $limit 限制显示条数
        $limit: parseInt(limit * page) // 限制显示条数,结合$skip可以做分页
    },{
        // $skip 查询跳过多少条数据
        $skip: parseInt(limit * (page - 1)) // 每次跳过多少条数据
    }] );

在写代码的过程中有遇到两个group的情况

{
“campaign_id”: “A”,
“campaign_name”: “A”,
“subscriber_id”: “123”
},
{
“campaign_id”: “A”,
“campaign_name”: “A”,
“subscriber_id”: “123”
},
{
“campaign_id”: “A”,
“campaign_name”: “A”,
“subscriber_id”: “456”
}

按照 campaign_id 与 campaign_name 分组，并查询出每个分组下的记录条数 及 subscriber_id
不同记录的个数

db.campaigns.aggregate([
    { "$match": {
     "subscriber_id": { 
     "$ne": null
    }}}, 
    // Count all occurrences
    { "$group": {
        "_id": {
            "campaign_id": "$campaign_id",
            "campaign_name": "$campaign_name",
            "subscriber_id": "$subscriber_id"
        },
        "count": { "$sum": 1 }
    }},

    // Sum all occurrences and count distinct
    { "$group": {
        "_id": {
            "campaign_id": "$_id.campaign_id",
            "campaign_name": "$_id.campaign_name"
        },
        "totalCount": { "$sum": "$count" },
        "distinctCount": { "$sum": 1 }
    }}

文档结果：

第一个 group：

{
“_id” : {
“campaign_id” : “A”,
“campaign_name” : “A”,
“subscriber_id” : “456”
},
“count” : 1 }
{
“_id” : {
“campaign_id” : “A”,
“campaign_name” : “A”,
“subscriber_id” : “123”
},
“count” : 2 }

第二个 group：

{
“_id” : {
“campaign_id” : “A”,
“campaign_name” : “A”
},
“totalCount” : 3,
“distinctCount” : 2 }

至此，我们已经查询出一共有 3 条记录，subscriber_id 有两种不同的值