Data_Aggregation.md

数据聚合

MongoDB 可以执行聚合操作，例如通过指定的键进行分组并评估每个不同组的总数或计数。 使用 aggregate() 方法执行基于阶段的聚合。 aggregate() 方法接受一个阶段数组(列表)作为参数，每个阶段按顺序执行。

db.collection.aggregate( [ <stage1>, <stage2>, ... ] )

预备

本节的例子使用test数据库中名为restaurants的集合。关于向集合中填充样本数据的说明，请看导入示例数据

在mongo shell中连接已运行的mongod实例，并切换到test数据库

use test

通过一个字段对文档分组并计

使用 $group 阶段并通过指定的键分组。在 阶段，使用 _id 字段的的键指定分组。

db.restaurants.aggregate(
   [
     { $group: { "_id": "$borough", "count": { $sum: 1 } } }
   ]
);

结果：

{ "_id" : "Staten Island", "count" : 969 }
{ "_id" : "Brooklyn", "count" : 6086 }
{ "_id" : "Manhattan", "count" : 10259 }
{ "_id" : "Queens", "count" : 5656 }
{ "_id" : "Bronx", "count" : 2338 }
{ "_id" : "Missing", "count" : 51 }

_id 字段包含不同的 borough 值。

过滤并分组文段

使用 $match 阶段过滤文档。$match 使用 MongoDB 的查询语法。下面的操作使用 $match 查询 restaurants 集合中 borough 等于Queens和 cuisine 等于 Brazilian 的文档。然后 $group 阶段通过 address.zipcode 字段对匹配的文档进行分组并使用 $sum 累加器计算数目。$group 通过字段路径访问字段，字段名前加一个$.

db.restaurants.aggregate(
   [
     { $match: { "borough": "Queens", "cuisine": "Brazilian" } },
     { $group: { "_id": "$address.zipcode" , "count": { $sum: 1 } } }
   ]
);

结果：

{ "_id" : "11368", "count" : 1 }
{ "_id" : "11106", "count" : 3 }
{ "_id" : "11377", "count" : 1 }
{ "_id" : "11103", "count" : 1 }
{ "_id" : "11101", "count" : 2 }

_id 字段包含不同的 zipcode 值。 Additional Information

附加信息

在 MongoDB 手册中，查看 aggregate()