一、 聚合aggregate
聚合（aggerate）主要用于計算數據，類似于SQL中的sum(),avg(),聚合aggregate是基于數據處理的聚合管道，每個文檔通過一個由多個階段（stage）組成的管道，可以對每個階段的管道進行分組、過濾等功能，然后經過一系列的處理，輸出相應的結果。
方法：db.stu.aggergate({管道:{表達式}})，如圖：

二、管道（grep）

1. 在MongoDB中，文檔處理完畢后，通過管道進行下一次處理，常用管道如下：

$group:將集合中的文檔分組，可用于統計結果。
$match:過濾數據，只輸出符合條件的文檔。
$project:修改輸入文檔的結構，如重命名、增加、刪除字段、創建計算結果。
$sort:將輸入文檔排序后輸出。
$limit:限制聚合管道返回的文檔數。
$skip:跳過指定數量的文檔，并返回余下的文檔。
$unwind:將數組類型的字段進行拆分。

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2. 表達式

作用：處理輸入文檔并輸出。
常用表達式
$sum:計算總和，$sum:1同count表示計數
$avg: 計算平均值
$min: 獲取最小值
$max:獲取最大值
$push:在結果文檔中插入值到一個數組
$first:根據資源文檔的排序獲取第一個文檔數據
$last:根據資源文檔的排序獲取最后一個文檔的數據

3. $group

作用：將集合中的文檔分組，可用于統計結果。其中，_id表示分組的依據，使用某個字段的1格式為”$字段”。
$group注意點：
1、分組需要放在“_id”后面
2、對應的字典中有幾個鍵，結果就有幾個鍵
3、取不同字段的值需要使用”$age”,”$gender’
4、取字典嵌套的字典中的值時，$_id.country
6、能夠按照多個鍵進行分組{ 
   $group:{ 
   _id:{ 
   country:”$country”, province:"$province"}}}，
   結果是：{ 
   _id:{ 
   country:”值”，provice:”值”}}

例如：統計男生、女生的總人數
db.stu.aggregate([
    { 
   $group:
        { 
   
            _id:'$gender',
            counter:{ 
   $sum:1}
        }
    }
])

將集合所有文檔分為一組（Group by null）
例2：求學生總人數、平均年齡
db.stu.aggregate([
    { 
   $group:
        { 
   
            _id:null,
            counter:{ 
   $sum:1},
            avgAge:{ 
   $avg:'$age'}
        }
    }
])

例3：統計出每個country/provice下的userid的數量（同一個userid只能統計一次）
	db.stu.aggregate(
		{ 
   $group:{ 
   _id:{ 
   country:”$country”,province:”$province”,userid:”$userid”}}},
	    { 
   $group:{ 
   _id:{ 
   country:”$_id.country”,province:”$_id.province”},count:{ 
   $sum:1}}},
	    { 
   $project:{ 
   country:”$_id.country”,province:”$_id.province”,count:1,_id:0}}
)
結果：{ 
   “count”:3,”country”:”china”,”province”:”sh”}
	 { 
   “count”:2,”country”:”china”,”province”:”bj”}

4. 透視數據
   例3：統計學生性別及學生姓名

db.stu.aggregate([
    { 
   $group:
        { 
   
            _id:'$gender',
            name:{ 
   $push:'$name'}
        }
    }
])

5. 使用$$ROOT可以將文檔內容加到結果集中，代碼如下：

db.stu.aggregate([
    { 
   $group:
        { 
   
            _id:'$gender',
            name:{ 
   $push:'$$ROOT'}
        }
    }
])

6）$match

作用：用于過濾數據，只輸出符合條件的文檔，是MongoDB的標準查詢操作。

問：為什么不用find？
答：Match是管道命令，用于對上一個管道的結果進行篩選，能將結果交給后一個管道，但是find不可以

例1：查詢年齡大于20的學生
db.stu.aggregate([
    { 
   $match:{ 
   age:{ 
   $gt:20}}}
])

例2：查詢年齡大于20的男生、女生人數
db.stu.aggregate([
    { 
   $match:{ 
   age:{ 
   $gt:20}}},
{ 
   $group:{ 
   _id:'$gender',counter:{ 
   $sum:1}}}，
{ 
   $project:{ 
   _id:0,gender:”$_id”,count:1}}
])

7. $project

作用：修改文檔的結構，如重命名、增加、刪除字段、創建計算結果

例1:查詢學生的姓名、年齡
db.stu.aggregate([
    { 
   $project:{ 
   _id:0,name:1,age:1}}
])

例2：查詢男生、女生人數，輸出人數
db.stu.aggregate([
    { 
   $group:{ 
   _id:'$gender',counter:{ 
   $sum:1}}},
    { 
   $project:{ 
   _id:0,counter:1}}
])

8. $sort

作用：將輸入文檔排序后輸出
例1：查詢學生信息，按年齡升序
db.stu.aggregate([{ 
   $sort:{ 
   age:1}}])
例2：查詢男生、女生人數，按人數降序
db.stu.aggregate([
    { 
   $group:{ 
   _id:'$gender',counter:{ 
   $sum:1}}},
    { 
   $sort:{ 
   counter:-1}}
])

9. $limit

作用：限制聚合管道返回的文檔數
例1：查詢2條學生信息
db.stu.aggregate([{ 
   $limit:2}])

10. $skip

作用：跳過指定數量的文檔，并返回余下的文檔

例2：查詢從第三條開始的學生信息
db.stu.aggregate([{ 
   $skip:2}])

例3：統計男生、女生人數，按人數升序，取第二條數據
	db.stu.aggeregate(
{ 
   $group:{ 
   _id:”$gender”,count:{ 
   $sum:1}}},
{ 
   $sort:{ 
   count:1}},
{ 
   $skip:1},
{ 
   $limit:1}
)
注意順序：先寫skip，再寫limit。

11. $unwind

將文檔中某一個數組類型字段拆分成多條，每條包含數組中的一個值，屬性值為false表示丟棄屬性值為空的文檔，
屬性值preserveNullAndEmptyArrays值為true表示保留屬性值為空的文檔。

操作：
db.stu.aggergate({ 
   
	$unwind:{ 
   
			path:”$字段名稱”，
			preserveNullAndEmptyArrays:<boolean>#防止數據丟失
	}
	})
語法1：對某字段進行拆分：db.stu.aggregate({ 
   $unwind:'$字段名稱'})

示例操作
構造數據：db.stu.insert({ 
   _id:1,item:'t-shirt',size:['S','M','L']})
查詢：db.stu.aggregate({ 
   \$unwind:'$size'})

語法2：
對某字段值進行拆分，處理空數組、非數組、無子段、null情況
db.inventory.aggregate([{ 
   
    $unwind:{ 
   
        path:'$字段名稱',
        preserveNullAndEmptyArrays:<boolean>#防止數據丟失
    }
}])
構造數據
db.t3.insert([
{ 
    "_id" : 1, "item" : "a", "size": [ "S", "M", "L"] },
{ 
    "_id" : 2, "item" : "b", "size" : [ ] },
{ 
    "_id" : 3, "item" : "c", "size": "M" },
{ 
    "_id" : 4, "item" : "d" },
{ 
    "_id" : 5, "item" : "e", "size" : null }
])
使用語法1查詢：db.t3.aggregate([{ 
   $unwind:'$size'}])
疑問：查看查詢結果，發現對于空數組、無字段、null的文檔，都被丟棄了
問：如何能不丟棄呢？
答：使用語法2查詢
db.t3.aggregate([{ 
   $unwind:{ 
   path:'$sizes',preserveNullAndEmptyArrays:true}}])

總結

以上是生活随笔為你收集整理的MongoDB高级操作（管道聚合）(mongodb的优缺点及应用场景)的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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