MongoDB分组查询

MongoDB分组查询

在MongoDB中，我们可以使用聚合操作符进行分组查询。分组查询可以帮助我们对数据进行汇总统计，生成报表，了解数据分布等。

语法

MongoDB中的分组查询使用$group操作符，语法如下：

{
  $group: {
    _id: <expression>,
    <field1>: { <accumulator1>: <expression1> },
    ...
  }
}

• _id字段指定分组的依据，可以是字段名、表达式等。通常情况下，我们会根据某个字段进行分组，比如根据部门对员工进行分组统计。
• <field1>字段是要生成的新字段的名称。
• <accumulator1>是聚合函数，常见的有$sum、$avg、$min、$max等。
• <expression1>是要进行聚合计算的表达式。

示例

假设我们有一个名为employees的集合，每个文档包含员工的姓名、部门和薪水信息。我们现在想要按部门统计每个部门的员工数量和平均薪水。

首先，我们向employees集合插入一些测试数据：

db.employees.insertMany([
  { name: "Alice", department: "HR", salary: 5000 },
  { name: "Bob", department: "HR", salary: 6000 },
  { name: "Charlie", department: "Engineering", salary: 7000 },
  { name: "David", department: "Engineering", salary: 8000 },
  { name: "Eve", department: "Sales", salary: 5500 },
]);

然后，我们可以使用$group操作符进行分组查询：

db.employees.aggregate([
  {
    group: {
      _id: "department",
      count: { sum: 1 },
      avgSalary: {avg: "$salary" }
    }
  }
]);

在上面的代码中，我们按照department字段进行分组，使用$sum聚合函数统计每个部门的员工数量，使用$avg聚合函数计算平均薪水。

运行结果

运行上述代码后，我们会得到如下结果：

[
  { "_id": "HR", "count": 2, "avgSalary": 5500 },
  { "_id": "Engineering", "count": 2, "avgSalary": 7500 },
  { "_id": "Sales", "count": 1, "avgSalary": 5500 }
]

结果显示了每个部门的员工数量和平均薪水。

除了基本的统计功能，$group操作符还支持多个聚合函数的组合，可以根据具体需求进行灵活组合。

总结

通过本文的介绍，我们学习了MongoDB中分组查询的基本语法和示例，了解了如何使用$group操作符进行数据分组统计。分组查询在实际项目中经常用到，能够帮助我们快速了解数据分布和生成报表。