MongoDB分组查询

MongoDB分组查询

在MongoDB中，分组查询是指对集合中的文档根据某个字段进行分组，并进行统计、计算等操作。在实际开发中，分组查询是非常常见的操作，可以用来统计数据、生成报表等。

本文将详细介绍MongoDB中的分组查询操作，包括基本的分组查询、多字段分组查询、分组查询中的条件过滤等内容。

基本的分组查询

首先，我们先创建一个名为users的集合，用来存储用户信息。每个文档包含name、age和gender字段：

{
    "name": "Alice",
    "age": 25,
    "gender": "female"
}
{
    "name": "Bob",
    "age": 30,
    "gender": "male"
}
{
    "name": "Charlie",
    "age": 28,
    "gender": "male"
}

接下来，我们可以使用MongoDB的$group操作符进行分组查询。以下是一个简单的示例，按照gender字段对文档进行分组，并统计每个分组中文档的数量：

db.users.aggregate([
    {
        group: {
            _id: "gender",
            count: { $sum: 1 }
        }
    }
])

上面的代码中，$group操作符会将文档按照gender字段进行分组，然后使用$sum操作符统计每个分组中文档的数量。查询结果如下：

{ "_id" : "female", "count" : 1 }
{ "_id" : "male", "count" : 2 }

多字段分组查询

除了单个字段的分组查询，我们还可以进行多字段的分组查询。假设我们希望按照gender和age字段对文档进行分组，并统计每个分组中文档的数量：

db.users.aggregate([
    {
        group: {
            _id: { gender: "gender", age: "age" },
            count: {sum: 1 }
        }
    }
])

查询结果如下：

{ "_id" : { "gender" : "female", "age" : 25 }, "count" : 1 }
{ "_id" : { "gender" : "male", "age" : 28 }, "count" : 1 }
{ "_id" : { "gender" : "male", "age" : 30 }, "count" : 1 }

分组查询中的条件过滤

有时候，我们希望在分组查询中加入条件过滤，只统计满足条件的文档。假设我们希望只统计年龄大于等于30岁的男性用户数量：

db.users.aggregate([
    {
        match: {
            age: {gte: 30 },
            gender: "male"
        }
    },
    {
        group: {
            _id: "gender",
            count: { $sum: 1 }
        }
    }
])

查询结果如下：

{ "_id" : "male", "count" : 1 }

在上面的示例中，我们使用了$match操作符对文档进行条件过滤，只选择符合条件的文档进行分组查询。

总结

本文介绍了MongoDB中的分组查询操作，包括基本的分组查询、多字段分组查询和分组查询中的条件过滤。分组查询在实际开发中非常有用，可以帮助我们统计数据、生成报表等。