目录
1.聚合操作
1.1 单一作用聚合
1.2 聚合管道
什么是 MongoDB 聚合框架
管道(Pipeline)和阶段(Stage)
常用的管道聚合阶段
$project
$match
$count
$group
$unwind
$limit
$skip
$sort
$lookup
聚合操作案例1
聚合操作案例2
1.3 MapReduce
1.聚合操作
聚合操作处理数据记录并返回计算结果。聚合操作组值来自多个文档,可以对分组数据执行各种操作以返回单个结果。聚合操作包含三类:单一作用聚合、聚合管道、MapReduce。
单一作用聚合:提供了对常见聚合过程的简单访问,操作都从单个集合聚合文档。聚合管道是一个数据聚合的框架,模型基于数据处理流水线的概念。文档进入多级管道,将 文档转换为聚合结果。MapReduce操作具有两个阶段:处理每个文档并向每个输入文档发射一个或多个对象的map阶段,以及reduce组合map操作的输出阶段。 1.1 单一作用聚合MongoDB提供 db.collection.estimatedDocumentCount(), db.collection.count(), db.collection.distinct() 这类单一作用的聚合函数。 所有这些操作都聚合来自单个集合的文档。虽然这些操作提供了对公共聚合过程的简单访问,但它们缺乏聚合管道和map-Reduce的灵活性和功能。
#检索books集合中所有文档的计数 db.books.estimatedDocumentCount() #计算与查询匹配的所有文档 db.books.count({favCount:{$gt:50}}) #返回不同type的数组 db.books.distinct("type") #返回收藏数大于90的文档不同type的数组 db.books.distinct("type",{favCount:{$gt:90}})
注意:在分片群集上,如果存在孤立文档或正在进行块迁移,则db.collection.count()没有查询谓词可能导致计数不准确。要避免这些情况,请在分片群集上使用 db.collection.aggregate()方法。
1.2 聚合管道 什么是 MongoDB 聚合框架MongoDB 聚合框架(Aggregation Framework)是一个计算框架,它可以:
作用在一个或几个集合上;对集合中的数据进行的一系列运算;将这些数据转化为期望的形式;从效果而言,聚合框架相当于 SQL 查询中的GROUP BY、 LEFT OUTER JOIN 、 AS等。
管道(Pipeline)和阶段(Stage)整个聚合运算过程称为管道(Pipeline),它是由多个阶段(Stage)组成的, 每个管道:
接受一系列文档(原始数据);每个阶段对这些文档进行一系列运算;结果文档输出给下一个阶段;聚合管道操作语法
pipeline = [$stage1, $stage2, ...$stageN]; db.collection.aggregate(pipeline, {options}) pipelines 一组数据聚合阶段。除$out、$Merge和$geonear阶段之外,每个阶段都可以在管道中出现多次。options 可选,聚合操作的其他参数。包含:查询计划、是否使用临时文件、 游标、最大操作时间、读写策略、强制索引等等 常用的管道聚合阶段聚合管道包含非常丰富的聚合阶段,下面是最常用的聚合阶段
文档:Aggregation Pipeline Stages — MongoDB Manual
聚合表达式
获取字段信息
$<field> : 用 $ 指示字段路径 $<field>.<sub field> : 使用 $ 和 . 来指示内嵌文档的路径常量表达式
$literal :<value> : 指示常量 <value>系统变量表达式
$$<variable> 使用 $$ 指示系统变量 $$CURRENT 指示管道中当前操作的文档数据准备
准备数据集,执行脚本
var tags = ["nosql","mongodb","document","developer","popular"]; var types = ["technology","sociality","travel","novel","literature"]; var books=[]; for(var i=0;i<50;i++){ var typeIdx = Math.floor(Math.random()*types.length); var tagIdx = Math.floor(Math.random()*tags.length); var tagIdx2 = Math.floor(Math.random()*tags.length); var favCount = Math.floor(Math.random()*100); var username = "xx00"+Math.floor(Math.random()*10); var age = 20 + Math.floor(Math.random()*15); var book = { title: "book-"+i, type: types[typeIdx], tag: [tags[tagIdx],tags[tagIdx2]], favCount: favCount, author: {name:username,age:age} }; books.push(book) } db.books.insertMany(books); $project投影操作, 将原始字段投影成指定名称, 如将集合中的 title 投影成 name
db.books.aggregate([{$project:{name:"$title"}}])$project 可以灵活控制输出文档的格式,也可以剔除不需要的字段
db.books.aggregate([{$project:{name:"$title",_id:0,type:1,author:1}}])从嵌套文档中排除字段
db.books.aggregate([ {$project:{name:"$title",_id:0,type:1,"author.name":1}} ]) 或者 db.books.aggregate([ {$project:{name:"$title",_id:0,type:1,author:{name:1}}} ]) $match$match用于对文档进行筛选,之后可以在得到的文档子集上做聚合,$match可以使用除了地理空间之外的所有常规查询操作符,在实际应用中尽可能将$match放在管道的前面位置。这样有两个好处:一是可以快速将不需要的文档过滤掉,以减少管道的工作量;二是如果再投射和分组之前执行$match,查询可以使用索引。
db.books.aggregate([{$match:{type:"technology"}}])筛选管道操作和其他管道操作配合时候时,尽量放到开始阶段,这样可以减少后续管道操作符要操作的文档数,提升效率
db.books.aggregate([ {$match:{type:"technology"}}, {$project:{name:"$title",_id:0,type:1,author:{name:1}}} ]) $count计数并返回与查询匹配的结果数
db.books.aggregate([ {$match:{type:"technology"}}, {$count: "type_count"} ])$match阶段筛选出type匹配technology的文档,并传到下一阶段;
$count阶段返回聚合管道中剩余文档的计数,并将该值分配给type_count
$group按指定的表达式对文档进行分组,并将每个不同分组的文档输出到下一个阶段。输出文档包含一个_id字段,该字段按键包含不同的组。
输出文档还可以包含计算字段,该字段保存由$group的_id字段分组的一些accumulator表达式的值。 $group不会输出具体的文档而只是统计信息。
{ $group: { _id: <expression>, <field1>: { <accumulator1> : <expression1> }, ... } } _id字段是必填的;但是,可以指定_id值为null来为整个输入文档计算累计值。剩余的计算字段是可选的,并使用运算符进行计算。_id和表达式可以接受任何有效的表达式。accumulator操作符
$group阶段的内存限制为100M。默认情况下,如果stage超过此限制,$group将产生错误。但是,要允许处理大型数据集,请将allowDiskUse选项设置为true以启用$group操作以写入临时文件。
book的数量,收藏总数和平均值
db.books.aggregate([ {$group:{_id:null,count:{$sum:1},pop:{$sum:"$favCount"},avg:{$avg:"$favCount"}}} ])统计每个作者的book收藏总数
db.books.aggregate([ {$group:{_id:"$author.name",pop:{$sum:"$favCount"}}} ])统计每个作者的每本book的收藏数
db.books.aggregate([ {$group:{_id:{name:"$author.name",title:"$title"},pop:{$sum:"$favCount"}}} ])每个作者的book的type合集
db.books.aggregate([ {$group:{_id:"$author.name",types:{$addToSet:"$type"}}} ]) $unwind可以将数组拆分为单独的文档
v3.2+支持如下语法:
{ $unwind: { #要指定字段路径,在字段名称前加上$符并用引号括起来。 path: <field path>, #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$开头。 includeArrayIndex: <string>, #可选,default :false,若为true,如果路径为空,缺少或为空数组,则$unwind输出文档 preserveNullAndEmptyArrays: <boolean> } }姓名为xx006的作者的book的tag数组拆分为多个文档
db.books.aggregate([ {$match:{"author.name":"xx006"}}, {$unwind:"$tag"} ]) db.books.aggregate([ {$match:{"author.name":"xx006"}} ])每个作者的book的tag合集
db.books.aggregate([ {$unwind:"$tag"}, {$group:{_id:"$author.name",types:{$addToSet:"$tag"}}} ])案例
示例数据
db.books.insert([ { "title" : "book-51", "type" : "technology", "favCount" : 11, "tag":[], "author" : { "name" : "dog", "age" : 28 } },{ "title" : "book-52", "type" : "technology", "favCount" : 15, "author" : { "name" : "dog", "age" : 28 } },{ "title" : "book-53", "type" : "technology", "tag" : [ "nosql", "document" ], "favCount" : 20, "author" : { "name" : "dog", "age" : 28 } }])测试
# 使用includeArrayIndex选项来输出数组元素的数组索引 db.books.aggregate([ {$match:{"author.name":"dog"}}, {$unwind:{path:"$tag", includeArrayIndex: "arrayIndex"}} ]) # 使用preserveNullAndEmptyArrays选项在输出中包含缺少size字段,null或空数组的文档 db.books.aggregate([ {$match:{"author.name":"dog"}}, {$unwind:{path:"$tag", preserveNullAndEmptyArrays: true}} ]) $limit限制传递到管道中下一阶段的文档数
db.books.aggregate([ {$limit : 5 } ])此操作仅返回管道传递给它的前5个文档。 $limit对其传递的文档内容没有影响。
注意:当$sort在管道中的$limit之前立即出现时,$sort操作只会在过程中维持前n个结果,其中n是指定的限制,而MongoDB只需要将n个项存储在内存中。
$skip跳过进入stage的指定数量的文档,并将其余文档传递到管道中的下一个阶段
db.books.aggregate([ {$skip : 5 } ])此操作将跳过管道传递给它的前5个文档。 $skip对沿着管道传递的文档的内容没有影响。
$sort对所有输入文档进行排序,并按排序顺序将它们返回到管道。
语法:
{ $sort: { <field1>: <sort order>, <field2>: <sort order> ... } }要对字段进行排序,请将排序顺序设置为1或-1,以分别指定升序或降序排序,如下例所示:
db.books.aggregate([ {$sort : {favCount:-1,title:1}} ]) $lookupMongodb 3.2版本新增,主要用来实现多表关联查询, 相当关系型数据库中多表关联查询。每个输入待处理的文档,经过$lookup 阶段的处理,输出的新文档中会包含一个新生成的数组(可根据需要命名新key )。数组列存放的数据是来自被Join集合的适配文档,如果没有,集合为空(即 为[ ])
语法:
db.collection.aggregate([{ ??????$lookup: { ?????????????from:?"<collection to join>", ?????????????localField:?"<field from the input documents>", ?????????????foreignField:?"<field from the documents of the from collection>", ?????????????as:?"<output array field>" ???????????} ??})注意:null = null 此为真
其语法功能类似于下面的伪SQL语句:
SELECT *, <output array field> FROM collection WHERE <output array field> IN (SELECT * FROM <collection to join> WHERE <foreignField>= <collection.localField>);案例
数据准备
db.customer.insert({customerCode:1,name:"customer1",phone:"13112345678",address:"test1"}) db.customer.insert({customerCode:2,name:"customer2",phone:"13112345679",address:"test2"}) db.order.insert({orderId:1,orderCode:"order001",customerCode:1,price:200}) db.order.insert({orderId:2,orderCode:"order002",customerCode:2,price:400}) db.orderItem.insert({itemId:1,productName:"apples",qutity:2,orderId:1}) db.orderItem.insert({itemId:2,productName:"oranges",qutity:2,orderId:1}) db.orderItem.insert({itemId:3,productName:"mangoes",qutity:2,orderId:1}) db.orderItem.insert({itemId:4,productName:"apples",qutity:2,orderId:2}) db.orderItem.insert({itemId:5,productName:"oranges",qutity:2,orderId:2}) db.orderItem.insert({itemId:6,productName:"mangoes",qutity:2,orderId:2})关联查询
db.customer.aggregate([ {$lookup: { from: "order", localField: "customerId", foreignField: "customerId", as: "customerOrder" } } ]) db.order.aggregate([ {$lookup: { from: "customer", localField: "customerCode", foreignField: "customerCode", as: "curstomer" } }, {$lookup: { from: "orderItem", localField: "orderId", foreignField: "orderId", as: "orderItem" } } ]) 聚合操作案例1统计每个分类的book文档数量
db.books.aggregate([ {$group:{_id:"$type",total:{$sum:1}}}, {$sort:{total:-1}} ])标签的热度排行,标签的热度则按其关联book文档的收藏数(favCount)来计算
db.books.aggregate([ {$match:{favCount:{$gt:0}}}, {$unwind:"$tag"}, {$group:{_id:"$tag",total:{$sum:"$favCount"}}}, {$sort:{total:-1}} ]) $match阶段:用于过滤favCount=0的文档。$unwind阶段:用于将标签数组进行展开,这样一个包含3个标签的文档会被拆解为3个条目。$group阶段:对拆解后的文档进行分组计算,$sum:"$favCount"表示按favCount字段进行累加。$sort阶段:接收分组计算的输出,按total得分进行排序。统计book文档收藏数[0,10),[10,60),[60,80),[80,100),[100,+∞)
db.books.aggregate([{ $bucket:{ groupBy:"$favCount", boundaries:[0,10,60,80,100], default:"other", output:{"count":{$sum:1}} } }]) 聚合操作案例2导入邮政编码数据集:https://media.mongodb.org/zips.json
使用mongoimport工具导入数据
mongoimport -h 192.168.65.174 -d test -u dog?-p dog?--authenticationDatabase=admin -c zips --file D:\ProgramData\mongodb\import\zips.json
h,--host :代表远程连接的数据库地址,默认连接本地Mongo数据库;
--port:代表远程连接的数据库的端口,默认连接的远程端口27017;
-u,--username:代表连接远程数据库的账号,如果设置数据库的认证,需要指定用户账号;
-p,--password:代表连接数据库的账号对应的密码;
-d,--db:代表连接的数据库;
-c,--collection:代表连接数据库中的集合;
-f, --fields:代表导入集合中的字段;
--type:代表导入的文件类型,包括csv和json,tsv文件,默认json格式;
--file:导入的文件名称
--headerline:导入csv文件时,指明第一行是列名,不需要导入;
返回人口超过1000万的州
db.zips.aggregate( [ { $group: { _id: "$state", totalPop: { $sum: "$pop" } } }, { $match: { totalPop: { $gte: 10*1000*1000 } } } ] )这个聚合操作的等价SQL是:
SELECT state, SUM(pop) AS totalPop FROM zips GROUP BY state HAVING totalPop >= (10*1000*1000)
返回各州平均城市人口
db.zips.aggregate( [ { $group: { _id: { state: "$state", city: "$city" }, cityPop: { $sum: "$pop" } } }, { $group: { _id: "$_id.state", avgCityPop: { $avg: "$cityPop" } } } ] ) db.zips.aggregate( [ { $group: { _id: { state: "$state", city: "$city" }, cityPop: { $sum: "$pop" } } } ] )按州返回最大和最小的城市
db.zips.aggregate( [ { $group: { _id: { state: "$state", city: "$city" }, pop: { $sum: "$pop" } } }, { $sort: { pop: 1 } }, { $group: { _id : "$_id.state", biggestCity: { $last: "$_id.city" }, biggestPop: { $last: "$pop" }, smallestCity: { $first: "$_id.city" }, smallestPop: { $first: "$pop" } } }, { $project: { _id: 0, state: "$_id", biggestCity: { name: "$biggestCity", pop: "$biggestPop" }, smallestCity: { name: "$smallestCity", pop: "$smallestPop" } } } ] ) 1.3 MapReduceMapReduce操作将大量的数据处理工作拆分成多个线程并行处理,然后将结果合并在一起。MongoDB提供的Map-Reduce非常灵活,对于大规模数据分析也相当实用。
MapReduce具有两个阶段:
将具有相同Key的文档数据整合在一起的map阶段组合map操作的结果进行统计输出的reduce阶段MapReduce的基本语法
db.collection.mapReduce( function() {emit(key,value);}, //map 函数 function(key,values) {return reduceFunction}, //reduce 函数 { out: <collection>, query: <document>, sort: <document>, limit: <number>, finalize: <function>, scope: <document>, jsMode: <boolean>, verbose: <boolean>, bypassDocumentValidation: <boolean> } ) map,将数据拆分成键值对,交给reduce函数reduce,根据键将值做统计运算out,可选,将结果汇入指定表quey,可选筛选数据的条件,筛选的数据送入mapsort,排序完后,送入maplimit,限制送入map的文档数finalize,可选,修改reduce的结果后进行输出scope,可选,指定map、reduce、finalize的全局变量jsMode,可选,默认false。在mapreduce过程中是否将数 据转换成bson格式。verbose,可选,是否在结果中显示时间,默认falsebypassDocmentValidation,可选,是否略过数据校验统计type为travel的不同作者的book文档收藏数
db.books.mapReduce( function(){emit(this.type,this.favCount)}, function(key,values){return Array.sum(values)}, { query:{type:"travel"}, out: "books_favCount" } )从MongoDB 5.0开始,map-reduce操作已被弃用。聚合管道比映射-reduce操作提供更好的性能和可用性。Map-reduce操作可以使用聚合管道操作符重写,例如$group、$merge等。
1.本站遵循行业规范,任何转载的稿件都会明确标注作者和来源;2.本站的原创文章,会注明原创字样,如未注明都非原创,如有侵权请联系删除!;3.作者投稿可能会经我们编辑修改或补充;4.本站不提供任何储存功能只提供收集或者投稿人的网盘链接。 |