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(*)。

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aggregate() 方法

MongoDB中聚合的方法使用aggregate()。

语法

aggregate() 方法的基本语法格式如下所示：

  >db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)  

实例

集合中的数据如下：

{     
	_id: ObjectId(7df78ad8902c)    
	title: 'MongoDB Overview',      
	description: 'MongoDB is no sql database',   
	by_user: 'w3cschool.cc',   
	url: 'http://www.w3cschool.cc',  
	tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],  
	likes: 100  
}, 
{  
	_id: ObjectId(7df78ad8902d)     
	title: 'NoSQL Overview',    
	description: 'No sql database is very fast',    
	by_user: 'w3cschool.cc',   
	url: 'http://www.w3cschool.cc',   
	tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],   
	likes: 10  
},  
{ 
	_id: ObjectId(7df78ad8902e)    
	title: 'Neo4j Overview',  
	description: 'Neo4j is no sql database',   
	by_user: 'Neo4j',   
	url: 'http://www.neo4j.com',  
	tags: ['neo4j', 'database', 'NoSQL'],  
	likes: 750  
}, 

现在我们通过以上集合计算每个作者所写的文章数，使用aggregate()计算结果如下：

> db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : 1}}}]) 
{    
	"result" : [      
		{          
			"_id" : "w3cschool.cc",       
			"num_tutorial" : 2     
		},       
		{         
			"_id" : "Neo4j",       
			"num_tutorial" : 1     
		}     
	],    
	"ok" : 1 
}  
>  

以上实例类似sql语句： select by_user, count(*) from mycol group by by_user

在上面的例子中，我们通过字段by_user字段对数据进行分组，并计算by_user字段相同值的总和。

下表展示了一些聚合的表达式:

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

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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。

管道操作符实例

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。