管道的聚合

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。

1、$project实例

db.mycol.aggregate({$project:{name : 1, score : 1}})

这样的话结果中就只还有_id,name和score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.mycol.aggregate({$project:{_id : 0, name : 1, score : 1}})

2、$match实例

$match用于获取分数大于30小于并且小于100的记录，然后将符合条件的记录送到下一阶段$group管道操作符进行处理

db.mycol.aggregate([{KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: …atch :{score: {gt: 30, KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '}' at position 8: lt: 100}̲}},{group:{_id:'KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: sex',count:{sum:1}}}])

Aggregation-聚合查询和mysql sql语句对应

Aggregation：

• 参数说明：sql(Operators)

where ($match)、groupby($group) 、having($match)、select($project)、order by($sort)、limit($limit) sum($sum)、count($sum)、join($lookup)

SELECT cust_id, SUM(price) as total
FROM orders
WHERE status = 'A'
GROUP BY cust_id
HAVING total > 250db.orders.aggregate([{$match: {status: 'A'}},{$group: {_id: "$cust_id",total: { $sum: "$price"}}},{$match: {total: { $gt: 250}}}
])更加字段长度排序db.collection.aggregate([{$project: {"field": 1,"field_length": { $strLenCP: "$field" }}},{$sort: {"field_length": -1}},{$project: {"field_length": 0}},]
)

聚合统计之$count表达式

普通查询：db.foo.find({name:{$ne:null}}).count()

$count 表达式等价于以下形式的 $sum 表达式：

{ $sum: 1 }

$count 示例

接下来我们将会使用以下集合进行演示：

db.sales.insertMany([{ "_id" : 1, "item" : "Americanos", "price" : 5, "size": "Short", "quantity" : 22, "date" : ISODate("2022-01-15T08:00:00Z") },{ "_id" : 2, "item" : "Cappuccino", "price" : 6, "size": "Short","quantity" : 12, "date" : ISODate("2022-01-16T09:00:00Z") },{ "_id" : 3, "item" : "Lattes", "price" : 15, "size": "Grande","quantity" : 25, "date" : ISODate("2022-01-16T09:05:00Z") },{ "_id" : 4, "item" : "Mochas", "price" : 25,"size": "Tall", "quantity" : 11, "date" : ISODate("2022-02-17T08:00:00Z") },{ "_id" : 5, "item" : "Americanos", "price" : 10, "size": "Grande","quantity" : 12, "date" : ISODate("2022-02-18T21:06:00Z") },{ "_id" : 6, "item" : "Cappuccino", "price" : 7, "size": "Tall","quantity" : 20, "date" : ISODate("2022-02-20T10:07:00Z") },{ "_id" : 7, "item" : "Lattes", "price" : 25,"size": "Tall", "quantity" : 30, "date" : ISODate("2022-02-21T10:08:00Z") },{ "_id" : 8, "item" : "Americanos", "price" : 10, "size": "Grande","quantity" : 21, "date" : ISODate("2022-02-22T14:09:00Z") },{ "_id" : 9, "item" : "Cappuccino", "price" : 10, "size": "Grande","quantity" : 17, "date" : ISODate("2022-02-23T14:09:00Z") },{ "_id" : 10, "item" : "Americanos", "price" : 8, "size": "Tall","quantity" : 15, "date" : ISODate("2022-02-25T14:09:00Z")}
]);

示例一：分组统计文档的数量

以下示例使用 $count 表达式计算不同种类咖啡的数量：

db.sales.aggregate([{$group: {_id: '$item',itemCount: { $count: {} },},},
])

返回结果如下：

[{ _id: 'Mochas', itemCount: 1 },{ _id: 'Americanos', itemCount: 4 },{ _id: 'Lattes', itemCount: 2 },{ _id: 'Cappuccino', itemCount: 3 }
]

其中，

• _id: “$item” 用于将文档按照 item 字段进行分组，返回 4 个组；
• $count: {} 用于统计每个分组内的文档数据，并将结果赋予 itemCount 字段。

示例二：统计与过滤

以下示例使用 $count 表达式计算不同种类咖啡的数量，并且返回数量大于 2 的结果：

db.sales.aggregate([{$group: {_id: '$item',itemCount: { $count: {} },},},{$match: { itemCount: { $gt: 2 } },},
]);

返回结果如下：

[{ _id: 'Americanos', itemCount: 4 },{ _id: 'Cappuccino', itemCount: 3 }
]

MongoDB 聚合操作- $</font>and$or

Booking.aggregate([{ $match:{ $and: [{ $or: [{ isDoubleRoom },{ chosenRoom }]},{ month },{ year },] }},{ $group: { _id: "$fullDate", count: { $sum: 1 } } }
]

MongoDB 聚合操作- $lookup

数据准备

db.orders.insert([{ "_id" : 1, "item" : "almonds", "price" : 12, "quantity" : 2 },{ "_id" : 2, "item" : "pecans", "price" : 20, "quantity" : 1 },{ "_id" : 3  }
])db.inventory.insert([{ "_id" : 1, "sku" : "almonds", "description": "product 1", "instock" : 120 },{ "_id" : 2, "sku" : "bread", "description": "product 2", "instock" : 80 },{ "_id" : 3, "sku" : "cashews", "description": "product 3", "instock" : 60 },{ "_id" : 4, "sku" : "pecans", "description": "product 4", "instock" : 70 },{ "_id" : 5, "sku": null, "description": "Incomplete" },{ "_id" : 6 }
])

查询

'''
SELECT *, inventory_docs
FROM orders
WHERE inventory_docs IN (SELECT *
FROM inventory
WHERE sku= orders.item);
'''db.orders.aggregate([{$lookup:{from: "inventory",localField: "item",foreignField: "sku",as: "inventory_docs"}}
])db.getCollection('A').aggregate([{$lookup:{from:'B',localField:'userid',foreignField:'userid',as:'userinfo'}}, {$unwind:'$userrole'//把一个数组展成多个，就比如说按多表连查的userrole数组中有10数据，那么用$unwind将把一条带数组的数据分成10条，这10条数据除了userrole不同之外，其它数据都是相同的，就类似于一个展开操作},{$match:{'username':'zhangsan'}},{$group:{_id:{userid:'$userid',//这个属性必须是要A表中有的userrole:'$userrole.roleid',//A表中有一个集合，里面存放的对象有一个名为roleid的属性},operateTime:{$last:'$operateTime'//取A表操作时间最后一条件数}info:{$first:'$userinfo'//因为数组的扩展，造成了大量的重复数据（只有userrole不同），$first是只取最新的一条}}}，{$sort:{'operateTime':-1}//操作时间倒序，-1：倒序，1：升序},{$skip:0//跳过几条数据，也就是从第几条数据开始取}，{$limit:5//每页显示几条数据}
]);

参考案例

1. 主表

主表id为ObjectId类型

db.getCollection('note').find();

查询结果：

{"_id" : ObjectId("5f9faba46b299d1336f9d316"),"noteCode" : "20201102144804000001","userId" : 93,"title" : "标题","content" : "内容"
},
{"_id" : ObjectId("5f9fabb06b299d1336f9d31c"),"noteCode" : "20201102144816000001","userId" : 93,"title" : "标题","content" : "内容"
}

2. 子表

外键noteId为String类型

/* 1 */
{"_id" : ObjectId("5f9faba46b299d1336f9d317"),"noteId" : "5f9faba46b299d1336f9d316","imgId" : 316,"imgUrl" : "https://xxx/selection1577778815396.png","createTime" : ISODate("2020-11-02T14:48:04.356+08:00")
}/* 2 */
{"_id" : ObjectId("5f9faba46b299d1336f9d318"),"noteId" : "5f9faba46b299d1336f9d316","imgId" : 3165,"imgUrl" : "https://xxx/selection157777881521.png","createTime" : ISODate("2020-11-02T14:48:04.356+08:00")
}

3. 关联查询，将关联ID类型转换为一致(objectId to string)

db.getCollection("note").aggregate([{"$project": {"id": {"$convert": {"input": "$_id","to": "string"}},"noteCode": 1}}, {"$lookup": {"from": "noteImage","localField": "id","foreignField": "noteId","as": "image_docs"}}]
);

输出结果:

{"_id" : ObjectId("5f9faba46b299d1336f9d316"),"noteCode" : "20201102144804000001","id" : "5f9faba46b299d1336f9d316","image_docs" : [ {"_id" : ObjectId("5f9faba46b299d1336f9d317"),"noteId" : "5f9faba46b299d1336f9d316","imgId" : 316,"imgUrl" : "https://xxx/selection1577778815396.png","createTime" : ISODate("2020-11-02T14:48:04.356+08:00")}, {"_id" : ObjectId("5f9faba46b299d1336f9d318"),"noteId" : "5f9faba46b299d1336f9d316","imgId" : 3165,"imgUrl" : "https://xxx/selection1577778815396.png","createTime" : ISODate("2020-11-02T14:48:04.356+08:00")}]
}

4. 关联查询，将关联ID类型转换为一致(string to objectId)

db.getCollection("noteImage").aggregate([{"$project": {"nid": {"$convert": {"input": "$noteId","to": "objectId"}},"imgId": 1}}, {"$lookup": {"from": "note","localField": "nid","foreignField": "_id","as": "noteDocs"}}]
);

输出结果:

// 1
{"_id": ObjectId("5fa9eab6e7e2af281425d0c9"),"imgId": 2686,"nid": ObjectId("5fa9eab6e7e2af281425d0c8"),"noteDocs": [{"_id": ObjectId("5fa9eab6e7e2af281425d0c8"),"noteCode": "9223372036854775807","userId": NumberInt("99"),"title": "联调专用","content": "联调数据"           }]
}// 2
{"_id": ObjectId("5fa9ee7ae7e2af281425d10a"),"imgId": 2872,"nid": ObjectId("5fa9ee7ae7e2af281425d109"),"noteDocs": [{"_id": ObjectId("5fa9ee7ae7e2af281425d109"),"noteCode": "9223372036854775807","userId": NumberInt("90"),"title": "吃饭","content": "吃饭"}]
}

两表关联，每个表都有条件

db.Rel_QQDetails.aggregate([{ $match: {ReconciliationId:CSUUID("bb54bee7-187f-4d38-85d7-88926000ac7a")}},{ $lookup:{from: "Fct_QQStatements",localField: "OrderId",foreignField: "OrderStatementsId",as: "inventory_docs"}},{ $match : {"inventory_docs.StatementsPriceException" :false} }
])

MongoDB 聚合操作- $group

https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/aggregation/group/

语法示例：

{$group:{_id: <expression>, // Group By Expression<field1>: { <accumulator1> : <expression1> },...}}

db.sales.insertMany([{ "_id" : 1, "item" : "abc", "price" : NumberDecimal("10"), "quantity" : NumberInt("2"), "date" : ISODate("2014-03-01T08:00:00Z") },{ "_id" : 2, "item" : "jkl", "price" : NumberDecimal("20"), "quantity" : NumberInt("1"), "date" : ISODate("2014-03-01T09:00:00Z") },{ "_id" : 3, "item" : "xyz", "price" : NumberDecimal("5"), "quantity" : NumberInt( "10"), "date" : ISODate("2014-03-15T09:00:00Z") },{ "_id" : 4, "item" : "xyz", "price" : NumberDecimal("5"), "quantity" :  NumberInt("20") , "date" : ISODate("2014-04-04T11:21:39.736Z") },{ "_id" : 5, "item" : "abc", "price" : NumberDecimal("10"), "quantity" : NumberInt("10") , "date" : ISODate("2014-04-04T21:23:13.331Z") },{ "_id" : 6, "item" : "def", "price" : NumberDecimal("7.5"), "quantity": NumberInt("5" ) , "date" : ISODate("2015-06-04T05:08:13Z") },{ "_id" : 7, "item" : "def", "price" : NumberDecimal("7.5"), "quantity": NumberInt("10") , "date" : ISODate("2015-09-10T08:43:00Z") },{ "_id" : 8, "item" : "abc", "price" : NumberDecimal("10"), "quantity" : NumberInt("5" ) , "date" : ISODate("2016-02-06T20:20:13Z") },
])

Count the Number of Documents in a Collection

'''
SELECT COUNT(*) AS count FROM sales
'''db.sales.aggregate( [{$group: {_id: null,count: { $sum: 1 }}}
] )>>> { "_id" : null, "count" : 8 }

Retrieve Distinct Values

db.sales.aggregate( [ { $group : { _id : "$item" } } ] )>>>{ "_id" : "abc" }
{ "_id" : "jkl" }
{ "_id" : "def" }
{ "_id" : "xyz" }

Group by Item Having

'''
SELECT item,Sum(( price * quantity )) AS totalSaleAmount
FROM   sales
GROUP  BY item
HAVING totalSaleAmount >= 100
'''db.sales.aggregate([// First Stage{$group :{_id : "$item",totalSaleAmount: { $sum: { $multiply: [ "$price", "$quantity" ] } }}},// Second Stage{$match: { "totalSaleAmount": { $gte: 100 } }}])>>>{ "_id" : "abc", "totalSaleAmount" : NumberDecimal("170") }
{ "_id" : "xyz", "totalSaleAmount" : NumberDecimal("150") }
{ "_id" : "def", "totalSaleAmount" : NumberDecimal("112.5") }

Group by Day of the Year

'''
SELECT date,Sum(( price * quantity )) AS totalSaleAmount,Avg(quantity)             AS averageQuantity,Count(*)                  AS Count
FROM   sales
GROUP  BY Date(date)
ORDER  BY totalSaleAmount DESC
'''db.sales.aggregate([// First Stage{$match : { "date": { $gte: new ISODate("2014-01-01"), $lt: new ISODate("2015-01-01") } }},// Second Stage{$group : {_id : { $dateToString: { format: "%Y-%m-%d", date: "$date" } },totalSaleAmount: { $sum: { $multiply: [ "$price", "$quantity" ] } },averageQuantity: { $avg: "$quantity" },count: { $sum: 1 }}},// Third Stage{$sort : { totalSaleAmount: -1 }}])>>>{ "_id" : "2014-04-04", "totalSaleAmount" : NumberDecimal("200"), "averageQuantity" : 15, "count" : 2 }
{ "_id" : "2014-03-15", "totalSaleAmount" : NumberDecimal("50"), "averageQuantity" : 10, "count" : 1 }
{ "_id" : "2014-03-01", "totalSaleAmount" : NumberDecimal("40"), "averageQuantity" : 1.5, "count" : 2 }

Group by null

'''
SELECT Sum(price * quantity) AS totalSaleAmount,Avg(quantity)         AS averageQuantity,Count(*)              AS Count
FROM   sales
'''db.sales.aggregate([{$group : {_id : null,totalSaleAmount: { $sum: { $multiply: [ "$price", "$quantity" ] } },averageQuantity: { $avg: "$quantity" },count: { $sum: 1 }}}])>>>{"_id" : null,"totalSaleAmount" : NumberDecimal("452.5"),"averageQuantity" : 7.875,"count" : 8
}

Pivot Data

db.books.insertMany([{ "_id" : 8751, "title" : "The Banquet", "author" : "Dante", "copies" : 2 },{ "_id" : 8752, "title" : "Divine Comedy", "author" : "Dante", "copies" : 1 },{ "_id" : 8645, "title" : "Eclogues", "author" : "Dante", "copies" : 2 },{ "_id" : 7000, "title" : "The Odyssey", "author" : "Homer", "copies" : 10 },{ "_id" : 7020, "title" : "Iliad", "author" : "Homer", "copies" : 10 }
])

Group title by author

db.books.aggregate([{ $group : { _id : "$author", books: { $push: "$title" } } }])>>>{ "_id" : "Homer", "books" : [ "The Odyssey", "Iliad" ] }
{ "_id" : "Dante", "books" : [ "The Banquet", "Divine Comedy", "Eclogues" ] }

Group Documents by author

db.books.aggregate([// First Stage{$group : { _id : "$author", books: { $push: "$$ROOT" } }},// Second Stage{$addFields:{totalCopies : { $sum: "$books.copies" }}}])

>>> {"_id" : "Homer","books" :[{ "_id" : 7000, "title" : "The Odyssey", "author" : "Homer", "copies" : 10 },{ "_id" : 7020, "title" : "Iliad", "author" : "Homer", "copies" : 10 }],"totalCopies" : 20
}{"_id" : "Dante","books" :[{ "_id" : 8751, "title" : "The Banquet", "author" : "Dante", "copies" : 2 },{ "_id" : 8752, "title" : "Divine Comedy", "author" : "Dante", "copies" : 1 },{ "_id" : 8645, "title" : "Eclogues", "author" : "Dante", "copies" : 2 }],"totalCopies" : 5
}

MongoDB 之 aggregate $group 巧妙运用

有这样一组数据：

{"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

关系型数据库SQL示例：

select campaign_id,campaign_name,count(subscriber_id),count(distinct subscriber_id)
group by campaign_id,campaign_name from campaigns;

在MongoDB下就存在两种组合：

1） campaign_id, campaign_name, subscriber_id 三个相同的分为一组，

2） campaign_id, campaign_name 两个相同，subscriber_id 不同分为一组，

最后通过这两种分组查询出按照 campaign_id 与 campaign_name 分组，subscriber_id 不同记录的个数

MongoDB示例：

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
}

文档结果：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

reference：Mongodb中Aggregation特性

【mongoDB高级篇①】聚集运算之group,aggregate - 菜问 - 博客园

MongoDB聚合group的操作指南

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(*)。

基本语法为：db.collection.aggregate( [ , , … ] )

现在在mycol集合中有以下数据：

{ “_id” : 1, “name” : “tom”, “sex” : “男”, “score” : 100, “age” : 34 }
{ “_id” : 2, “name” : “jeke”, “sex” : “男”, “score” : 90, “age” : 24 }
{ “_id” : 3, “name” : “kite”, “sex” : “女”, “score” : 40, “age” : 36 }
{ “_id” : 4, “name” : “herry”, “sex” : “男”, “score” : 90, “age” : 56 }
{ “_id” : 5, “name” : “marry”, “sex” : “女”, “score” : 70, “age” : 18 }
{ “_id” : 6, “name” : “john”, “sex” : “男”, “score” : 100, “age” : 31 }

1、$sum计算总和。

Sql: select sex,count(*) frommycol group by sex

MongoDb: db.mycol.aggregate([{KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: group: {_id: 'sex’, personCount: {$sum: 1}}}])

Sql: select sex,sum(score) totalScore frommycol group by sex

MongoDb: db.mycol.aggregate([{KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: group: {_id: 'sex’, totalScore: {$sum{:}^{\prime }$score’}}}])

2、$avg 计算平均值

Sql: select sex,avg(score) avgScore frommycol group by sex

Mongodb: db.mycol.aggregate([{KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: group: {_id: 'sex’, avgScore: {$avg{:}^{\prime }$score’}}}])

3、$max获取集合中所有文档对应值得最大值。

Sql: select sex,max(score) maxScore frommycol group by sex

Mongodb: db.mycol.aggregate([{KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: group: {_id: 'sex’, maxScore: {$max{:}^{\prime }$score’}}}])

4、$min 获取集合中所有文档对应值得最小值。

Sql: select sex,min(score) minScore frommycol group by sex

Mongodb: db.mycol.aggregate([{KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: group: {_id: 'sex’, minScore: {$min{:}^{\prime }$score’}}}])

5、$push 把文档中某一列对应的所有数据插入值到一个数组中。

Mongodb: db.mycol.aggregate([{KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: group: {_id: 'sex’, scores : {$push{:}^{\prime }$score’}}}])

6、$addToSet把文档中某一列对应的所有数据插入值到一个数组中,去掉重复的

db.mycol.aggregate([{KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: group: {_id: 'sex’, scores : {$addToSet{:}^{\prime }$score’}}}])

7、 $first根据资源文档的排序获取第一个文档数据。

db.mycol.aggregate([{KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: group: {_id: 'sex’, firstPerson : {$first{:}^{\prime }$name’}}}])

8、 $last根据资源文档的排序获取最后一个文档数据。

db.mycol.aggregate([{KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: group: {_id: 'sex’, lastPerson : {$last{:}^{\prime }$name’}}}])

9、全部统计null

db.mycol.aggregate([{KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: …ll,totalScore:{push:‘$score’}}}])

例子

现在在t2集合中有以下数据：

{ “country” : “china”, “province” : “sh”, “userid” : “a” }
{ “country” : “china”, “province” : “sh”, “userid” : “b” }
{ “country” : “china”, “province” : “sh”, “userid” : “a” }
{ “country” : “china”, “province” : “sh”, “userid” : “c” }
{ “country” : “china”, “province” : “bj”, “userid” : “da” }
{ “country” : “china”, “province” : “bj”, “userid” : “fa” }

需求是统计出每个country/province下的userid的数量（同一个userid只统计一次）

过程如下。

首先试着这样来统计：

db.t2.aggregate([{KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: …d":{"country":"country",“prov”:"KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '}' at position 10: province"}̲,"number":{sum:1}}}])

结果是错误的：

原因是，这样来统计不能区分userid相同的情况 （上面的数据中sh有两个 userid = a)

为了解决这个问题，首先执行一个group，其id 是 country, province, userid三个field：

db.t2.aggregate([ { KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: …{ "country" : "country", “province”: “$province","uid":"$userid” } } } ])

可以看出，这步的目的是把相同的userid只剩下一个。

然后第二步，再第一步的结果之上再执行统计：

　　db.t2.aggregate([ { $group: {"_id": { "country" : "$country", "province": "$province" , "uid" : "$userid" } } } , { $group: {"_id": { "country" : "$_id.country", "province": "$_id.province" }, count : { $sum : 1 } } } ])

这回就对了

加入一个$project操作符，把_id去掉

　　db.t2.aggregate([ { $group: {"_id": { "country" : "$country", "province": "$province" , "uid" : "$userid" } } } , { $group: {"_id": { "country" : "$_id.country", "province": "$_id.province" }, count: { $sum : 1 } } }, { $project : {"_id": 0, "country" : "$_id.country", "province" : "$_id.province", "count" : 1}} ])

最终结果如下：

管道的概念

MongoDB 加减乘除 $add、$subtract、$mul、$divide

1、$add

2、$subtract

3、$multiply

4、$divide

求和

db.sales.aggregate([{ $project: { item: 1, total: { $add: [ "$price", "$fee" ] }}}])

结果：

{ “_id” : 1, “item” : “abc”, “total” : 12 }

{ “_id” : 2, “item” : “jkl”, “total” : 21 }

{ “_id” : 3, “item” : “xyz”, “total” : 15 }

date字段数据 + 3天

db.sales.aggregate([{ $project: { item: 1, expire_date: { $add: [ "$date", 3*24*60*60*1000 ] } } }
])

结果显示为 ：

{ “_id” : 1, “item” : “abc”, “expire_date” : ISODate(“2014-03-04T08:00:00Z”) }

{ “_id” : 2, “item” : “jkl”, “expire_date” : ISODate(“2014-03-04T09:00:00Z”) }

{ “_id” : 3, “item” : “xyz”, “expire_date” : ISODate(“2014-03-18T09:00:00Z”) }

求差

属于add的逆运算，用法等同

求积

db.sales.aggregate([{ $project: { item: 1, total_price: { $multiply: [ "$price", "$fee" ] } } }])

结果：

{ “_id” : 1, “item” : “abc”, “total_price” : 20 }

{ “_id” : 2, “item” : “jkl”, “total_price” : 20 }

{ “_id” : 3, “item” : “xyz”, “total_price” : 50 }

重新插入documents

{ “_id” : 1, “name” : “A”, “hours” : 80, “resources” : 7 },

{ “_id” : 2, “name” : “B”, “hours” : 40, “resources” : 4 }

求商

db.planning.aggregate([{ $project: { name: 1, workdays: { $divide: [ "$hours", 8 ] } } }])

结果取整：

{ “_id” : 1, “name” : “A”, “workdays” : 10 }

{ “_id” : 2, “name” : “B”, “workdays” : 5 }

db.planning.aggregate([{ $project: { remainder: { $mod: [ "$hours", "$tasks" ] } } }])

结果取余：

{ “_id” : 1, “remainder” : 3 }

{ “_id” : 2, “remainder” : 0 }

mongoDB inc操作符更新字段值加减

使用$inc操作符将一个字段的值增加或者减少的格式是：

{ $inc: { <field1>: <amount1>, <field2>: <amount2>, ... } }

$inc操作符接收正的和负的值

如果指定的字段不存在则$inc操作符创建这个字段并且设置这个字段的值为指定的在值；

使用$inc操作符的字段的值如果值为null则将会报异常；

$inc操作符是原子性的在单个文档中；

{_id: 1,sku: "abc123",quantity: 10,metrics: {orders: 2,ratings: 3.5}
}

$inc操作符将quantity减2，metrics.orders内嵌文档字段加1

db.products.update({ "_id": 1},{ $inc: { quantity: -2, "metrics.orders": 1 } }
)

{"_id" : 1,"sku" : "abc123","quantity" : 8,"metrics" : {"orders" : 3,"ratings" : 3.5}
}

mongo条件操作

$exists判断字段是否存在

查询所有存在age 字段的记录

db.users.find({age: {$exists: true}});

大小比较操作符

<, <=, >, >= 这个操作符就不用多解释了，最常用也是最简单的。

db.collection.find({ "field" : { $gt: value } } ); // 大于: field > value
db.collection.find({ "field" : { $lt: value } } ); // 小于: field < value
db.collection.find({ "field" : { $gte: value } } ); // 大于等于: field >= value
db.collection.find({ "field" : { $lte: value } } ); // 小于等于: field <= value

如果要同时满足多个条件，可以这样做

db.collection.find({ "field" : { $gt: value1, $lt: value2 } } ); // value1 < field < value2

Null空值处理

在users文档找出"sex"值为"null"并且字段存在的记录。

> db.users.find({sex:{"$in":[null], "$exists":true}});

$mod取模运算

查询age 取模6 等于1 的数据

> db.c1.find({age: {$mod : [ 6 , 1 ] } })
{ "_id" : ObjectId("4fb4af85afa87dc1bed94330"), "age" : 7, "length_1" : 30 }

$ne不等于

在users文档中查询"age"不等于20的记录：

db.users.find({age:{$ne:20}});

$size数组元素个数

$size对于查询数组来说是非常有用的，顾名思义，可以用它查询特定长度的数组。例如：

> db.users.find({favorite_number: {$size: 3}})

$size并不能与其他查询条件（比如$gt） 组合使用，但是这种查询可以通过在文档中添加一个"size"键的方式来实现。这样每一次向 指定数组添加元素时，同时增加"size"的值。比如

> db.users.update(criteria,{"$push":{"favorite_number":"1"},"$inc":{"$size":1}})

自增操作的速度非常快，所以对性能的影响微乎其微。这样存储文档后，就可以像下面这样查询了：

> db.users.find({"$size":{"$gt":3}})

db.articleLikes.aggregate(
[{$match:{articleId: "559581876487065600"}}, 
{ $project:{ count: { $size: "$likedUsers" } } } 
])

$regex正则表达式匹配

查询name字段以B开头的记录

db.users.find({name: {$regex: /^B.*/}});

字段值长度限制

假设我们有一个集合（collection）存储了用户的个人信息，其中一个字段是姓名（name），类型为字符串。我们希望查询名字长度大于10个字符的用户。我们可以使用如下的查询操作：

db.users.find({ "name": { "$regex": ".{10,}" } })

这个查询操作通过正则表达式匹配来查找名字长度大于10的用户。在这个例子中，我们没有对字段值长度设置具体的限制，而是在查询时通过正则表达式来进行过滤。

问题:mongoDB中的字符串字段值长度

该字段的数据类型是字符串。我想获取字段名称字符长度大于 40 的数据。

我尝试了这些查询但返回错误。 1.

db.usercollection.find(
{$where: "(this.name.length > 40)"}
).limit(2);output :error: {"$err" : "TypeError: Cannot read property 'length' of undefined near '40)' ","code" : 16722
}

这适用于 2.4.9 但我的版本是 2.6.5

解答

对于 MongoDB 3.6 和更新版本:

$expr</font>运算符允许在查询语言中使用聚合表达式,因此您可以利用<fontstyle="color:rgb(198,120,221);background-color:rgb(40,44,52);">$strLenCP运算符的使用来检查字符串的长度,如下所示:

db.usercollection.find({ name: { $exists: true },$expr: { $gt: [{ $strLenCP: '$name' }, 40] } 
})

考虑运行以下展示上述概念的聚合操作:

db.usercollection.aggregate([{ $match: { name: { $exists: true } } },{ $redact: {$cond: [{ $gt: [ { $strLenCP: "$name" }, 40] },"$$KEEP","$$PRUNE"]} },{ $limit: 2 }
])

如果使用$where,请尝试不带括号的查询:

db.usercollection.find({ $where: "this.name.length > 40" }).limit(2);

更好的查询是检查字段是否存在,然后检查长度:

db.usercollection.find({ name: { $type: 2 }, $where: "this.name.length > 40" }).limit(2);

或者:

db.usercollection.find({ name: { $exists: true }, $where: "this.name.length > 
40" }).limit(2);

MongoDB 在$where</font>表达式和非<fontstyle="color:rgb(198,120,221);background-color:rgb(40,44,52);">$where查询语句之前评估非$where</font>查询操作可以使用索引。更好的性能是将字符串的长度存储为另一个字段,然后您可以对其进行索引或搜索;与此相比,应用<fontstyle="color:rgb(198,120,221);background-color:rgb(40,44,52);">$where会慢得多。当您无法以任何其他方式构造数据或处理一小部分数据时,建议使用 JavaScript 表达式和$where运算符作为最后的手段。

避免使用$where</font>运算符的另一种更快的方法是<fontstyle="color:rgb(198,120,221);background-color:rgb(40,44,52);">$regex运算符。考虑以下搜索模式

db.usercollection.find({"name": {"$type": 2, "$regex": /^.{41,}$/}}).limit(2); 

forEach遍历游标

MongoDB 还有另一种方式来处理游标，即forEach()方法：

> db.t3.find().forEach( function(u) { printjson(u); } );

MongoDB只查询数据第1个元素

db.your_collection.find({},{"array_field" : {"$slice":1}})//$slice可指定第n个，也可指定n-m个，点这里查看官方文档

目前，在聚合管道的$project操作中，$slice运算符不可用.

首先是$unwind，m{y}_{f}ield数组，然后将它们组合在一起，取组中的$first元素.

复制代码

db.my_collection.aggregate([
{$unwind:"$my_field"},
{$group:{"_id":"$_id","resp":{$first:"$my_field"}}},
{$project:{"_id":0,"resp":1}}
])

任意数组位置

初始化成员数据

db.persons.insertMany([{ "_id" : "1001", "name" : "张三", "fruits" : [ "apple", "orange" ] },{ "_id" : "1002", "name" : "李四", "fruits" : [ "banana", "apple" ] },{ "_id" : "1003", "name" : "王五", "fruits" : [ "banana", "apple", "orange" ] },{ "_id" : "1004", "name" : "赵六", "fruits" : [ ] },{ "_id" : "1005", "name" : "田七" },
])

语法：{ $arrayElemAt: [ , ] }

例子1：找到每个人最喜欢吃的第一个水果

db.persons.aggregate([{$project: {"name": 1,"firstFruit": { $arrayElemAt: [ "$fruits", 0 ] }}}
])
//结果如下
{ "_id" : "1001", "name" : "张三", "firstFruit" : "apple" }
{ "_id" : "1002", "name" : "李四", "firstFruit" : "banana" }
{ "_id" : "1003", "name" : "王五", "firstFruit" : "banana" }
{ "_id" : "1004", "name" : "赵六" }
{ "_id" : "1005", "name" : "田七", "firstFruit" : null }

官方文档

https://www.mongodb.com/zh-cn/docs/manual/reference/operator/aggregation/count/

https://blog.csdn.net/weixin_42752574/article/details/111938743

https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/aggregation/

https://www.jinmuinfo.com/community/MongoDB/docs/16-reference/01-operator/04-aggregation/48-indexOfArray.html