MongoDB高级操作（管道聚合）

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一、 聚合aggregate
聚合（aggerate）主要用于计算数据，类似于SQL中的sum(),avg(),聚合aggregate是基于数据处理的聚合管道，每个文档通过一个由多个阶段（stage）组成的管道，可以对每个阶段的管道进行分组、过滤等功能，然后经过一系列的处理，输出相应的结果。
方法：db.stu.aggergate({管道:{表达式}})，如图：

二、管道（grep）

1. 在MongoDB中，文档处理完毕后，通过管道进行下一次处理，常用管道如下：

$group:将集合中的文档分组，可用于统计结果。
$match:过滤数据，只输出符合条件的文档。
$project:修改输入文档的结构，如重命名、增加、删除字段、创建计算结果。
$sort:将输入文档排序后输出。
$limit:限制聚合管道返回的文档数。
$skip:跳过指定数量的文档，并返回余下的文档。
$unwind:将数组类型的字段进行拆分。

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2. 表达式

作用：处理输入文档并输出。
常用表达式
$sum:计算总和，$sum:1同count表示计数
$avg: 计算平均值
$min: 获取最小值
$max:获取最大值
$push:在结果文档中插入值到一个数组
$first:根据资源文档的排序获取第一个文档数据
$last:根据资源文档的排序获取最后一个文档的数据

3. $group

作用：将集合中的文档分组，可用于统计结果。其中，_id表示分组的依据，使用某个字段的1格式为”$字段”。
$group注意点：
1、分组需要放在“_id”后面
2、对应的字典中有几个键，结果就有几个键
3、取不同字段的值需要使用”$age”,”$gender’
4、取字典嵌套的字典中的值时，$_id.country
6、能够按照多个键进行分组{ 
   $group:{ 
   _id:{ 
   country:”$country”, province:"$province"}}}，
   结果是：{ 
   _id:{ 
   country:”值”，provice:”值”}}

例如：统计男生、女生的总人数
db.stu.aggregate([
    { 
   $group:
        { 
   
            _id:'$gender',
            counter:{ 
   $sum:1}
        }
    }
])

将集合所有文档分为一组（Group by null）
例2：求学生总人数、平均年龄
db.stu.aggregate([
    { 
   $group:
        { 
   
            _id:null,
            counter:{ 
   $sum:1},
            avgAge:{ 
   $avg:'$age'}
        }
    }
])

例3：统计出每个country/provice下的userid的数量（同一个userid只能统计一次）
	db.stu.aggregate(
		{ 
   $group:{ 
   _id:{ 
   country:”$country”,province:”$province”,userid:”$userid”}}},
	    { 
   $group:{ 
   _id:{ 
   country:”$_id.country”,province:”$_id.province”},count:{ 
   $sum:1}}},
	    { 
   $project:{ 
   country:”$_id.country”,province:”$_id.province”,count:1,_id:0}}
)
结果：{ 
   “count”:3,”country”:”china”,”province”:”sh”}
	 { 
   “count”:2,”country”:”china”,”province”:”bj”}

4. 透视数据
   例3：统计学生性别及学生姓名

db.stu.aggregate([
    { 
   $group:
        { 
   
            _id:'$gender',
            name:{ 
   $push:'$name'}
        }
    }
])

5. 使用$$ROOT可以将文档内容加到结果集中，代码如下：

db.stu.aggregate([
    { 
   $group:
        { 
   
            _id:'$gender',
            name:{ 
   $push:'$$ROOT'}
        }
    }
])

6）$match

作用：用于过滤数据，只输出符合条件的文档，是MongoDB的标准查询操作。

问：为什么不用find？
答：Match是管道命令，用于对上一个管道的结果进行筛选，能将结果交给后一个管道，但是find不可以

例1：查询年龄大于20的学生
db.stu.aggregate([
    { 
   $match:{ 
   age:{ 
   $gt:20}}}
])

例2：查询年龄大于20的男生、女生人数
db.stu.aggregate([
    { 
   $match:{ 
   age:{ 
   $gt:20}}},
{ 
   $group:{ 
   _id:'$gender',counter:{ 
   $sum:1}}}，
{ 
   $project:{ 
   _id:0,gender:”$_id”,count:1}}
])

7. $project

作用：修改文档的结构，如重命名、增加、删除字段、创建计算结果

例1:查询学生的姓名、年龄
db.stu.aggregate([
    { 
   $project:{ 
   _id:0,name:1,age:1}}
])

例2：查询男生、女生人数，输出人数
db.stu.aggregate([
    { 
   $group:{ 
   _id:'$gender',counter:{ 
   $sum:1}}},
    { 
   $project:{ 
   _id:0,counter:1}}
])

8. $sort

作用：将输入文档排序后输出
例1：查询学生信息，按年龄升序
db.stu.aggregate([{ 
   $sort:{ 
   age:1}}])
例2：查询男生、女生人数，按人数降序
db.stu.aggregate([
    { 
   $group:{ 
   _id:'$gender',counter:{ 
   $sum:1}}},
    { 
   $sort:{ 
   counter:-1}}
])

9. $limit

作用：限制聚合管道返回的文档数
例1：查询2条学生信息
db.stu.aggregate([{ 
   $limit:2}])

10. $skip

作用：跳过指定数量的文档，并返回余下的文档

例2：查询从第三条开始的学生信息
db.stu.aggregate([{ 
   $skip:2}])

例3：统计男生、女生人数，按人数升序，取第二条数据
	db.stu.aggeregate(
{ 
   $group:{ 
   _id:”$gender”,count:{ 
   $sum:1}}},
{ 
   $sort:{ 
   count:1}},
{ 
   $skip:1},
{ 
   $limit:1}
)
注意顺序：先写skip，再写limit。

11. $unwind

将文档中某一个数组类型字段拆分成多条，每条包含数组中的一个值，属性值为false表示丢弃属性值为空的文档，
属性值preserveNullAndEmptyArrays值为true表示保留属性值为空的文档。

操作：
db.stu.aggergate({ 
   
	$unwind:{ 
   
			path:”$字段名称”，
			preserveNullAndEmptyArrays:<boolean>#防止数据丢失
	}
	})
语法1：对某字段进行拆分：db.stu.aggregate({ 
   $unwind:'$字段名称'})

示例操作
构造数据：db.stu.insert({ 
   _id:1,item:'t-shirt',size:['S','M','L']})
查询：db.stu.aggregate({ 
   \$unwind:'\$size'})

语法2：
对某字段值进行拆分，处理空数组、非数组、无子段、null情况
db.inventory.aggregate([{ 
   
    $unwind:{ 
   
        path:'$字段名称',
        preserveNullAndEmptyArrays:<boolean>#防止数据丢失
    }
}])
构造数据
db.t3.insert([
{ 
    "_id" : 1, "item" : "a", "size": [ "S", "M", "L"] },
{ 
    "_id" : 2, "item" : "b", "size" : [ ] },
{ 
    "_id" : 3, "item" : "c", "size": "M" },
{ 
    "_id" : 4, "item" : "d" },
{ 
    "_id" : 5, "item" : "e", "size" : null }
])
使用语法1查询：db.t3.aggregate([{ 
   $unwind:'$size'}])
疑问：查看查询结果，发现对于空数组、无字段、null的文档，都被丢弃了
问：如何能不丢弃呢？
答：使用语法2查询
db.t3.aggregate([{ 
   $unwind:{ 
   path:'$sizes',preserveNullAndEmptyArrays:true}}])