MongoDB 聚合

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2018-10-12

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# MongoDB 聚合
> 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(*)。

## aggregate() 方法
aggregate() 方法的基本语法格式如下所示：
`> db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)`
* 常用聚合表达式，辅助说明数据
```
{
   _id: ObjectId(7df78ad8902c)
   title: 'MongoDB Overview', 
   description: 'MongoDB is no sql database',
   by_user: 'runoob.com',
   url: 'http://www.runoob.com',
   tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
   likes: 100
},
{
   _id: ObjectId(7df78ad8902d)
   title: 'NoSQL Overview', 
   description: 'No sql database is very fast',
   by_user: 'runoob.com',
   url: 'http://www.runoob.com',
   tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
   likes: 10
},
```

|  表达式 |  描述 |  实例 |
| ------------ | ------------ | ------------ |
|  $sum | 计算总和。  | db.COLLECTION_NAME.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : "$likes"}}}])  |
| $avg  | 计算平均值  | db.COLLECTION_NAME.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$avg : "$likes"}}}])  |
| $min  | 获取集合中所有文档对应值得最小值。  |  db.COLLECTION_NAME.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$min : "$likes"}}}]) |
| $max  | 获取集合中所有文档对应值得最大值。  | db.COLLECTION_NAME.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$max : "$likes"}}}])  |
| $push  | 在结果文档中插入值到一个数组中。  | db.COLLECTION_NAME.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$push: "$url"}}}])  |
|  $addToSet | 在结果文档中插入值到一个数组中，但不创建副本。  |  db.COLLECTION_NAME.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$addToSet : "$url"}}}]) |
|  $first | 根据资源文档的排序获取第一个文档数据。  |  db.COLLECTION_NAME.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", first_url : {$first : "$url"}}}]) |
|  $last | 根据资源文档的排序获取最后一个文档数据  | db.COLLECTION_NAME.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", last_url : {$last : "$url"}}}])  |

## 下面给出一些mongo的聚合操作和mysql的语句的对应案例
我们先准备如下测试数据
```
> db.table1.find().pretty()
{
        "_id" : ObjectId("5bc0042226cc694727bd1940"),
        "cust_id" : "abc123",
        "ord_date" : ISODate("2018-10-12T10:13:11.102Z"),
        "status" : "A",
        "price" : 50,
        "items" : [
                {
                        "sku" : "xxx",
                        "qty" : 25,
                        "price" : 1
                },
                {
                        "sku" : "yyyy",
                        "qty" : 25,
                        "price" : 1
                }
        ]
}
{
        "_id" : ObjectId("5bc0046226cc694727bd1941"),
        "cust_id" : "abc234",
        "ord_date" : ISODate("2018-10-12T10:13:11.102Z"),
        "status" : "A",
        "price" : 50,
        "items" : [
                {
                        "sku" : "xxx",
                        "qty" : 25,
                        "price" : 1
                },
                {
                        "sku" : "yyyy",
                        "qty" : 25,
                        "price" : 1
                }
        ]
}
{
        "_id" : ObjectId("5bc0047c26cc694727bd1942"),
        "cust_id" : "abc234",
        "ord_date" : ISODate("2018-10-12T10:13:11.102Z"),
        "status" : "B",
        "price" : 10,
        "items" : [
                {
                        "sku" : "xxx",
                        "qty" : 15,
                        "price" : 2
                },
                {
                        "sku" : "yyyy",
                        "qty" : 35,
                        "price" : 3
                }
        ]
}
{
        "_id" : ObjectId("5bc006ff26cc694727bd1943"),
        "cust_id" : "abc234",
        "ord_date" : ISODate("2018-09-12T10:13:11.102Z"),
        "status" : "B",
        "price" : 10,
        "items" : [
                {
                        "sku" : "xxx",
                        "qty" : 15,
                        "price" : 2
                },
                {
                        "sku" : "yyyy",
                        "qty" : 35,
                        "price" : 3
                }
        ]
}
>
```
* $group，$sum实现分组求和
```
-- 类似：SELECT cust_id, SUM(price) AS count FROM orders GROUP BY cust_id
> db.table1.aggregate([{$group:{_id:"$cust_id",count:{$sum:"$price"}}}])
{ "_id" : "abc234", "count" : 60 }
{ "_id" : "abc123", "count" : 50 }
--类似：SELECT COUNT(*) AS count FROM orders
> db.table1.aggregate([{$group:{_id:null,count:{$sum:"$price"}}}])
{ "_id" : null, "count" : 110 }
>
-- 对每一个唯一对cust_id和ord_date分组，计算price总和，不包括日期的时间部分
> db.table1.aggregate([{$group:{_id:{cust_id:"$cust_id",ord_date:{month:{$month:"$ord_date"},day:{$dayOfMonth:"$ord_date"},year:{$year:"$ord_date"}}},total:{$sum:"$price"}}}])
{ "_id" : { "cust_id" : "abc234", "ord_date" : { "month" : 10, "day" : 12, "year" : 2018 } }, "total" : 60 }
{ "_id" : { "cust_id" : "abc234", "ord_date" : { "month" : 9, "day" : 12, "year" : 2018 } }, "total" : 10 }
{ "_id" : { "cust_id" : "abc123", "ord_date" : { "month" : 10, "day" : 12, "year" : 2018 } }, "total" : 50 }
>
```
* 筛选 $match 相当于sql中的条件查询 total >=50,其有两种方式一种类似having,另一种类似where ，结果需要和上面查询结果比对查看
对每个唯一的cust_id和ord_date分组，计算价格总和，并只返回price总和大于等于50的记录，且排除日期的时间部分
```
--GROUP BY cust_id,ord_date HAVING total >= 50
> db.table1.aggregate([{$group:{_id:{cust_id:"$cust_id",ord_date:{month:{$month:"$ord_date"},day:{$dayOfMonth:"$ord_date"},year:{$year:"$ord_date"}}},total:{$sum:"$price"}}},{$match:{total:{$gte:50}}}])
{ "_id" : { "cust_id" : "abc234", "ord_date" : { "month" : 10, "day" : 12, "year" : 2018 } }, "total" : 60 }
{ "_id" : { "cust_id" : "abc123", "ord_date" : { "month" : 10, "day" : 12, "year" : 2018 } }, "total" : 50 }
>
-- WHERE status = 'A' GROUP BY cust_id,ord_date
> db.table1.aggregate([{$match:{status:"A"}},{$group:{_id:{cust_id:"$cust_id",ord_date:{month:{$month:"$ord_date"},day:{$dayOfMonth:"$ord_date"},year:{$year:"$ord_date"}}},total:{$sum:"$price"}}}])
{ "_id" : { "cust_id" : "abc234", "ord_date" : { "month" : 10, "day" : 12, "year" : 2018 } }, "total" : 50 }
{ "_id" : { "cust_id" : "abc123", "ord_date" : { "month" : 10, "day" : 12, "year" : 2018 } }, "total" : 50 }
>
```
* $unwind
从输入文档解构数组字段以输出每个元素的文档。简单说就是 可以将数组拆分为单独的文档。
`{ $unwind: <field path> }`
```
{
  $unwind:
    {
      path: <field path>,
      includeArrayIndex: <string>,  #可选,一个新字段的名称用于存放元素的数组索引。该名称不能以$开头。
      preserveNullAndEmptyArrays: <boolean> #可选，default :false，若为true,如果路径为空，缺少或为空数组，则$unwind输出文档

} 
}
```
如果为输入文档中不存在的字段指定路径，或者该字段为空数组，则$unwind默认会忽略输入文档，并且不会输出该输入文档的文档。
版本3.2中的新功能：要输出数组字段丢失的文档，null或空数组，请使用选项preserveNullAndEmptyArrays。
```
{ "_id" : 1, "item" : "ABC1", sizes: [ "S", "M", "L"] }
```
以下聚合使用$unwind为sizes数组中的每个元素输出一个文档：
```
> db.table2.find()
{ "_id" : 1, "item" : "ABC", "sizes" : [ "S", "M", "L" ] }
> db.table2.aggregate([{$unwind:"$sizes"}])
{ "_id" : 1, "item" : "ABC", "sizes" : "S" }
{ "_id" : 1, "item" : "ABC", "sizes" : "M" }
{ "_id" : 1, "item" : "ABC", "sizes" : "L" }
>
```
# 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。

## 示例
* 1、$project实例
```
db.article.aggregate(
    { $project : {
        title : 1 ,
        author : 1 ,
    }}
 );
```
这样的话结果中就只还有_id,tilte和author三个字段了，默认情况下_id字段是被包含的，如果要想不包含_id话可以这样:
```
db.article.aggregate(
{ $project : {
	_id : 0 ,
	title : 1 ,
	author : 1
}});
```
* 2.$match实例
```
db.articles.aggregate( [
	{ $match : { score : { $gt : 70, $lte : 90 } } },
	{ $group: { _id: null, count: { $sum: 1 } } }
] );
```
$match用于获取分数大于70小于或等于90记录，然后将符合条件的记录送到下一阶段$group管道操作符进行处理。
* 3.$skip实例
```
db.article.aggregate({ $skip : 5 });
```
经过$skip管道操作符处理后，前五个文档被"过滤"掉。

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