MongoDB分组统计

MongoDB分组统计

在MongoDB中，分组统计是一个非常有用的功能，可以根据某些条件将文档分组，并计算每个分组的统计数据。通过使用聚合管道操作符 $group，我们可以轻松实现这一功能。

基本语法

$group 操作符通常与 MongoDB 的聚合管道一起使用，将文档按指定字段进行分组，并可以进行各种统计操作，如计数、求和、平均等。

基本语法如下：

{
  group: {
    _id: <expression>, // 根据哪个字段进行分组
    field1: {sum: <expression> }, // 对field1字段进行求和操作
    field2: { avg: <expression> }, // 对field2字段进行平均值操作
    field3: {max: <expression> }, // 对field3字段进行最大值操作
    ...
  }
}

示例代码1

假设我们有一个名为 sales 的集合，其中包含了商品销售数据，字段包括商品名称、销售数量和销售金额。我们想要按商品名称进行分组，计算每种商品的销售数量和销售金额总和。

db.sales.aggregate([
  {
    group: {
      _id: "product",
      totalQuantity: { sum: "quantity" }, // 总销售数量
      totalAmount: { sum: "amount" } // 总销售金额
    }
  }
])

运行结果：

{ "_id" : "apple", "totalQuantity" : 100, "totalAmount" : 500 }
{ "_id" : "banana", "totalQuantity" : 50, "totalAmount" : 200 }
{ "_id" : "orange", "totalQuantity" : 80, "totalAmount" : 400 }

示例代码2

除了对数字类型字段进行统计，我们还可以对字符串类型字段进行操作。例如，我们想要统计每个城市的客户数量。

db.customers.aggregate([
  {
    group: {
      _id: "city",
      totalCustomers: { $sum: 1 } // 客户数量
    }
  }
])

运行结果：

{ "_id" : "New York", "totalCustomers" : 30 }
{ "_id" : "Los Angeles", "totalCustomers" : 25 }
{ "_id" : "Chicago", "totalCustomers" : 20 }
{ "_id" : "Houston", "totalCustomers" : 15 }

示例代码3

在分组统计过程中，我们还可以对结果进行排序、筛选或添加额外的计算字段。例如，我们想要按总销售金额对商品进行排序。

db.sales.aggregate([
  {
    group: {
      _id: "product",
      totalAmount: { sum: "amount" }
    }
  },
  {
    $sort: { totalAmount: -1 } // 按 totalAmount 字段降序排序
  }
])

运行结果：

{ "_id" : "apple", "totalAmount" : 500 }
{ "_id" : "orange", "totalAmount" : 400 }
{ "_id" : "banana", "totalAmount" : 200 }

总结

通过以上示例代码，我们可以看到 MongoDB 分组统计的基本用法和语法。使用 $group 操作符，我们可以方便地对文档进行分组并进行各种统计操作。在实际应用中，分组统计功能可以帮助我们更好地分析数据、获取洞察并做出更科学的决策。