MongoDB - 聚合

聚合操作處理資料記錄並返回計算結果。聚合操作將多個文件中的值組合在一起，並可以對分組資料執行各種操作以返回單個結果。在 SQL 中，count(*) 和 group by 等效於 MongoDB 聚合。

aggregate() 方法

對於 MongoDB 中的聚合，應使用aggregate()方法。

語法

aggregate() 方法的基本語法如下：

>db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)

示例

在集合中，您擁有以下資料：

{
   _id: ObjectId(7df78ad8902c)
   title: 'MongoDB Overview', 
   description: 'MongoDB is no sql database',
   by_user: 'tutorials point',
   url: 'https://tutorialspoint.tw',
   tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
   likes: 100
},
{
   _id: ObjectId(7df78ad8902d)
   title: 'NoSQL Overview', 
   description: 'No sql database is very fast',
   by_user: 'tutorials point',
   url: 'https://tutorialspoint.tw',
   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
},

現在，如果要從上述集合中顯示一個列表，說明每個使用者編寫了多少教程，則可以使用以下aggregate()方法：

> db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : 1}}}])
{ "_id" : "tutorials point", "num_tutorial" : 2 }
{ "_id" : "Neo4j", "num_tutorial" : 1 }
>

上述用例的等效 SQL 查詢將是select by_user, count(*) from mycol group by by_user。

在上面的例子中，我們根據欄位by_user對文件進行了分組，並且對於by_user的每次出現，都會遞增sum的先前值。以下是可用聚合表示式的列表。

表示式	描述	示例
$sum	將集合中所有文件中定義的值加起來。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : "$likes"}}}])
$avg	計算集合中所有文件中所有給定值的平均值。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$avg : "$likes"}}}])
$min	獲取集合中所有文件中對應值的最小值。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$min : "$likes"}}}])
$max	獲取集合中所有文件中對應值的最大值。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$max : "$likes"}}}])
$push	將值插入到結果文件中的陣列中。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$push: "$url"}}}])
$addToSet	將值插入到結果文件中的陣列中，但不建立重複項。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$addToSet : "$url"}}}])
$first	根據分組從源文件中獲取第一個文件。通常，這隻有與之前應用的某些“$sort”階段一起使用才有意義。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", first_url : {$first : "$url"}}}])
$last	根據分組從源文件中獲取最後一個文件。通常，這隻有與之前應用的某些“$sort”階段一起使用才有意義。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", last_url : {$last : "$url"}}}])

管道概念

在 UNIX 命令中，shell 管道意味著可以對某些輸入執行操作，並將輸出用作下一個命令的輸入，依此類推。MongoDB 在聚合框架中也支援相同的概念。有一組可能的階段，每個階段都被視為一組文件作為輸入，併產生一組結果文件（或管道末尾的最終結果 JSON 文件）。然後，這可以依次用於下一個階段，依此類推。

以下是聚合框架中可能的階段：

$project - 用於從集合中選擇一些特定欄位。
$match - 這是一種過濾操作，因此這可以減少作為輸入提供給下一階段的文件數量。
$group - 如上所述，這將執行實際的聚合。
$sort - 對文件進行排序。
$skip - 透過此，可以根據給定數量的文件向前跳過文件列表。
$limit - 這將根據給定數字限制檢視的文件數量，從當前位置開始。
$unwind - 這用於解開使用陣列的文件。使用陣列時，資料是某種預連線的，此操作將透過此操作撤消，以便再次擁有單個文件。因此，透過此階段，我們將增加下一階段的文件數量。

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