mongo 聚合统计|极客笔记

mongo 聚合统计

在MongoDB中，聚合统计是对数据集合进行处理并返回计算结果的操作。通过聚合管道，可以进行多种数据操作，例如筛选、分组、排序、计数等。聚合统计是MongoDB中一个非常强大的功能，可以帮助我们更快速地分析数据并获取需要的信息。

基本概念

在MongoDB中，聚合统计的主要操作是使用aggregate方法对数据进行处理。aggregate方法接受一个包含多个阶段的数组参数，每个阶段代表一个数据处理步骤，可以依次执行多个阶段实现复杂的数据处理逻辑。

在聚合管道中，常用的阶段包括：

$match：用于筛选数据，类似于find方法的查询条件。
$group：用于分组数据，可以进行分组计算。
$project：用于指定输出的字段，类似于select查询。
$sort：用于对数据进行排序。
$skip：跳过指定数量的文档。
$limit：限制输出文档的数量。
$unwind：将数组字段拆分为多个文档。

示例代码

假设我们有一个名为orders的数据集合，包含以下字段：_id、customer_id、product_name、quantity、price。

现在我们要对orders集合进行聚合统计，计算每个顾客购买商品的总价值，并按照总价值从高到低进行排序。

db.orders.aggregate([
    {
         $group: { _id: "$ customer_id",
            totalAmount: {  $sum: {$ multiply: [" $quantity", "$ price"] } }
        }
    },
    {
        $sort: { totalAmount: -1 }
    }
])

上面的代码首先使用$group阶段按照customer_id字段分组，计算每个顾客的购买总价值，并将结果输出到totalAmount字段中。然后使用$sort阶段对totalAmount字段进行排序，得到最终的结果。

运行结果

假设orders集合中的数据如下：

{
    "_id": 1,
    "customer_id": 101,
    "product_name": "Product A",
    "quantity": 2,
    "price": 10
},
{
    "_id": 2,
    "customer_id": 102,
    "product_name": "Product B",
    "quantity": 3,
    "price": 20
},
{
    "_id": 3,
    "customer_id": 101,
    "product_name": "Product C",
    "quantity": 1,
    "price": 15
}

运行上面的聚合统计代码后，得到的结果如下：

[
    { "_id": 101, "totalAmount": 40 },
    { "_id": 102, "totalAmount": 60 }
]

以上结果表示顾客101的购买总价值为40，顾客102的购买总价值为60，按照总价值从高到低进行排序。

通过聚合统计，我们可以更方便地对数据进行处理和计算，得到我们需要的信息。MongoDB的聚合功能非常强大，能够满足各种复杂的数据处理需求。

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