https://www.cnblogs.com/zhoujie/p/mongo1.html mongodb高級聚合查詢 在工作中會經常遇到一些mongodb的聚合操作,特此總結下。mongo存儲的可以是複雜類型,比如數組、對象等mysql不善於處理的文檔型結構,並且聚合的操作也比mysql複雜很多。 ...
https://www.cnblogs.com/zhoujie/p/mongo1.html
mongodb高級聚合查詢
在工作中會經常遇到一些mongodb的聚合操作,特此總結下。mongo存儲的可以是複雜類型,比如數組、對象等mysql不善於處理的文檔型結構,並且聚合的操作也比mysql複雜很多。
註:本文基於 mongodb v3.6
目錄
- mongo與mysql聚合類比
- aggregate簡介
- aggregate語法
- aggregate常用pipeline stage介紹(本文核心)
- node操作mongo聚合查詢(本文核心)
mongo與mysql聚合類比
為了便於理解,先將常見的mongo的聚合操作和mysql的查詢做下類比:
SQL 操作/函數 | mongodb聚合操作 |
where | $match |
group by | $group |
having | $match |
select | $project |
order by | $sort |
limit | $limit |
sum() | $sum |
count() | $sum |
join |
$lookup (v3.2 新增) |
下麵舉了一些常用的mongo聚合例子和mysql對比,假設有一條如下的資料庫記錄(表名:orders)作為例子:
{ cust_id: "abc123", ord_date: ISODate("2012-11-02T17:04:11.102Z"), status: 'A', price: 50, items: [ { sku: "xxx", qty: 25, price: 1 }, { sku: "yyy", qty: 25, price: 1 } ] }
1. 統計orders表所有記錄
db.orders.aggregate( [ { $group: { _id: null, count: { $sum: 1 } } } ] ) 類似mysql: SELECT COUNT(*) AS count FROM orders
2.對orders表計算所有price求和
db.orders.aggregate( [ { $group: { _id: null, total: { $sum: "$price" } } } ] ) 類似mysql; SELECT SUM(price) AS total FROM orders
3.對每一個唯一的cust_id, 計算price總和
db.orders.aggregate( [ { $group: { _id: "$cust_id", total: { $sum: "$price" } } } ] ) 類似mysql: SELECT cust_id, SUM(price) AS total FROM orders GROUP BY cust_id
4.對每一個唯一對cust_id和ord_date分組,計算price總和,不包括日期的時間部分
db.orders.aggregate( [ { $group: { _id: { cust_id: "$cust_id", ord_date: { month: { $month: "$ord_date" }, day: { $dayOfMonth: "$ord_date" }, year: { $year: "$ord_date"} } }, total: { $sum: "$price" } } } ] ) 類似mysql: SELECT cust_id, ord_date, SUM(price) AS total FROM orders GROUP BY cust_id, ord_date
5.對於有多個記錄的cust_id,返回cust_id和對應的數量
db.orders.aggregate( [ { $group: { _id: "$cust_id", count: { $sum: 1 } } }, { $match: { count: { $gt: 1 } } } ] ) 類似mysql: SELECT cust_id, count(*) FROM orders GROUP BY cust_id HAVING count(*) > 1
6.對每個唯一的cust_id和ord_date分組,計算價格總和,並只返回price總和大於250的記錄,且排除日期的時間部分
db.orders.aggregate( [ { $group: { _id: { cust_id: "$cust_id", ord_date: { month: { $month: "$ord_date" }, day: { $dayOfMonth: "$ord_date" }, year: { $year: "$ord_date"} } }, total: { $sum: "$price" } } }, { $match: { total: { $gt: 250 } } } ] ) 類似mysql: SELECT cust_id, ord_date, SUM(price) AS total FROM orders GROUP BY cust_id, ord_date HAVING total > 250
7.對每個唯一的cust_id且status=A,計算price總和
db.orders.aggregate( [ { $match: { status: 'A' } }, { $group: { _id: "$cust_id", total: { $sum: "$price" } } } ] ) 類似mysql: SELECT cust_id, SUM(price) as total FROM orders WHERE status = 'A' GROUP BY cust_id
8.對每個唯一的cust_id且status=A,計算price總和並且只返回price總和大於250的記錄
db.orders.aggregate( [ { $match: { status: 'A' } }, { $group: { _id: "$cust_id", total: { $sum: "$price" } } }, { $match: { total: { $gt: 250 } } } ] ) 類似mysql:
SELECT cust_id, SUM(price) as total FROM orders WHERE status = 'A' GROUP BY cust_id HAVING total > 250
9.對於每個唯一的cust_id,將與orders相關聯的相應訂單項order_lineitem的qty欄位進行總計
db.orders.aggregate( [ { $unwind: "$items" }, { $group: { _id: "$cust_id", qty: { $sum: "$items.qty" } } } ] ) 類似mysql: SELECT cust_id, SUM(li.qty) as qty FROM orders o, order_lineitem li WHERE li.order_id = o.id GROUP BY cust_id
10.統計不同cust_id和ord_date分組的數量,排除日期的時間部分
db.orders.aggregate( [ { $group: { _id: { cust_id: "$cust_id", ord_date: { month: { $month: "$ord_date" }, day: { $dayOfMonth: "$ord_date" }, year: { $year: "$ord_date"} } } } }, { $group: { _id: null, count: { $sum: 1 } } } ] ) 類似mysql: SELECT COUNT(*) FROM (SELECT cust_id, ord_date FROM orders GROUP BY cust_id, ord_date) as DerivedTable
Aggregate簡介
db.collection.aggregate()是基於數據處理的聚合管道,每個文檔通過一個由多個階段(stage)組成的管道,可以對每個階段的管道進行分組、過濾等功能,然後經過一系列的處理,輸出相應的結果。
通過這張圖,可以瞭解Aggregate處理的過程。
1、db.collection.aggregate() 可以用多個構件創建一個管道,對於一連串的文檔進行處理。這些構件包括:篩選操作的match、映射操作的project、分組操作的group、排序操作的sort、限制操作的limit、和跳過操作的skip。
2、db.collection.aggregate()使用了MongoDB內置的原生操作,聚合效率非常高,支持類似於SQL Group By操作的功能,而不再需要用戶編寫自定義的JavaScript常式。
3、 每個階段管道限製為100MB的記憶體。如果一個節點管道超過這個極限,MongoDB將產生一個錯誤。為了能夠在處理大型數據集,可以設置allowDiskUse為true來在聚合管道節點把數據寫入臨時文件。這樣就可以解決100MB的記憶體的限制。
4、db.collection.aggregate()可以作用在分片集合,但結果不能輸在分片集合,MapReduce可以 作用在分片集合,結果也可以輸在分片集合。
5、db.collection.aggregate()方法可以返回一個指針(cursor),數據放在記憶體中,直接操作。跟Mongo shell 一樣指針操作。
6、db.collection.aggregate()輸出的結果只能保存在一個文檔中,BSON Document大小限製為16M。可以通過返回指針解決,版本2.6中後面:DB.collect.aggregate()方法返回一個指針,可以返回任何結果集的大小。
Aggregate語法
基本格式:
db.collection.aggregate(pipeline, options)
參數說明:
參數 | 類型 | 描述 |
pipeline | array |
一系列數據聚合操作或階段。詳見聚合管道操作符 |
options | document |
可選。 aggregate()傳遞給聚合命令的其他選項。 |
註意:
使用db.collection.aggregate()直接查詢會提示錯誤,但是傳一個空數組如db.collection.aggregate([])則不會報錯,且會和find一樣返回所有文檔。
pipeline有很多stage,但這裡我只記錄我經常用到的幾個,如果後續用到再補充。stage詳見官網。
接下來介紹這幾個常用的stage:
$count , $group, $match, $project, $unwind, $limit, $skip, $sort, $sortByCount, $lookup, $out, $addFields
aggregate常用pipeline stage介紹
$count
釋義:
返回包含輸入到stage的文檔的計數,理解為返回與表或視圖的find()查詢匹配的文檔的計數。
db.collection.count()方法不執行find()操作,而是計數並返回與查詢匹配的結果數。
語法:
{ $count: <string> }
$count階段相當於下麵$group+$project的序列:
db.collection.aggregate( [ { $group: { _id: null, myCount: { $sum: 1 } } }, #這裡myCount自定義,相當於mysql的select count(*) as myCount { $project: { _id: 0 } } # 返回不顯示_id欄位 ] )
舉例:
示例數據:
{ "_id" : 1, "subject" : "History", "score" : 88 } { "_id" : 2, "subject" : "History", "score" : 92 } { "_id" : 3, "subject" : "History", "score" : 97 } { "_id" : 4, "subject" : "History", "score" : 71 } { "_id" : 5, "subject" : "History", "score" : 79 } { "_id" : 6, "subject" : "History", "score" : 83 }
執行:
1)$match 階段排除score小於等於80的文檔,將大於80的文檔傳到下個階段
2)$count階段返回聚合管道中剩餘文檔的計數,並將該值分配給名為passing_scores的欄位。
執行結果:
$group
釋義:
按指定的表達式對文檔進行分組,並將每個不同分組的文檔輸出到下一個階段。輸出文檔包含一個_id欄位,該欄位按鍵包含不同的組。
輸出文檔還可以包含計算欄位,該欄位保存由$group的_id欄位分組的一些accumulator表達式的值。 $group不會輸出具體的文檔而只是統計信息。
語法:
{ $group: { _id: <expression>, <field1>: { <accumulator1> : <expression1> }, ... } }
- _id欄位是必填的;但是,可以指定_id值為null來為整個輸入文檔計算累計值。
- 剩餘的計算欄位是可選的,並使用<accumulator>運算符進行計算。
- _id和<accumulator>表達式可以接受任何有效的表達式。
accumulator操作符
名稱 | 描述 | 類比sql |
$avg | 計算均值 | avg |
$first | 返回每組第一個文檔,如果有排序,按照排序,如果沒有按照預設的存儲的順序的第一個文檔。 | limit 0,1 |
$last | 返回每組最後一個文檔,如果有排序,按照排序,如果沒有按照預設的存儲的順序的最後個文檔。 | - |
$max | 根據分組,獲取集合中所有文檔對應值得最大值。 | max |
$min | 根據分組,獲取集合中所有文檔對應值得最小值。 | min |
$push | 將指定的表達式的值添加到一個數組中。 | - |
$addToSet | 將表達式的值添加到一個集合中(無重覆值,無序)。 | - |
$sum | 計算總和 | sum |
$stdDevPop | 返回輸入值的總體標準偏差(population standard deviation) | - |
$stdDevSamp | 返回輸入值的樣本標準偏差(the sample standard deviation) | - |
$group階段的記憶體限製為100M。預設情況下,如果stage超過此限制,$group將產生錯誤。但是,要允許處理大型數據集,請將allowDiskUse選項設置為true以啟用$group操作以寫入臨時文件。
友情備註:
- "$addToSet":expr,如果當前數組中不包含expr,那就將它添加到數組中。
- "$push":expr,不管expr是什麼只,都將它添加到數組中。返回包含所有值的數組。
在版本2.6中進行了更改:對於$group階段,MongoDB引入了100M記憶體的限制以及allowDiskUse選項來處理大數據集的操作。
舉例:
示例數據:
{ "_id" : 1, "item" : "abc", "price" : 10, "quantity" : 2, "date" : ISODate("2014-03-01T08:00:00Z") } { "_id" : 2, "item" : "jkl", "price" : 20, "quantity" : 1, "date" : ISODate("2014-03-01T09:00:00Z") } { "_id" : 3, "item" : "xyz", "price" : 5, "quantity" : 10, "date" : ISODate("2014-03-15T09:00:00Z") } { "_id" : 4, "item" : "xyz", "price" : 5, "quantity" : 20, "date" : ISODate("2014-04-04T11:21:39.736Z") } { "_id" : 5, "item" : "abc", "price" : 10, "quantity" : 10, "date" : ISODate("2014-04-04T21:23:13.331Z") }
1. 以下彙總操作使用$group階段按月份,日期和年份對文檔進行分組,並計算total price和average quantity,並計算每個組的文檔數量:
返回:
/* 1 */ { "_id" : { "month" : 4, "day" : 4, "year" : 2014 }, "totalPrice" : 200, "averageQuantity" : 15.0, "count" : 2.0 } /* 2 */ { "_id" : { "month" : 3, "day" : 15, "year" : 2014 }, "totalPrice" : 50, "averageQuantity" : 10.0, "count" : 1.0 } /* 3 */ { "_id" : { "month" : 3, "day" : 1, "year" : 2014 }, "totalPrice" : 40, "averageQuantity" : 1.5, "count" : 2.0 }
2. group null , 以下聚合操作將指定組_id為null,計算集合中所有文檔的總價格和平均數量以及計數:
3. 查詢distinct values
以下彙總操作使用$group階段按item對文檔進行分組以檢索不同的項目值:
4. 數據轉換
1)將集合中的數據按price分組轉換成item數組
返回的數據id值是group中指定的欄位,items可以自定義,是分組後的列表
2)下麵聚合操作實用系統變數$$ROOT按item對文檔進行分組,生成的文檔不得超過BSON文檔大小限制。
返回:
/* 1 */ { "_id" : "xyz", "books" : [ { "_id" : 3, "item" : "xyz", "price" : 5, "quantity" : 10, "date" : ISODate("2014-03-15T09:00:00.000Z") }, { "_id" : 4, "item" : "xyz", "price" : 5, "quantity" : 20, "date" : ISODate("2014-04-04T11:21:39.736Z") } ] } /* 2 */ { "_id" : "jkl", "books" : [ { "_id" : 2, "item" : "jkl", "price" : 20, "quantity" : 1, "date" : ISODate("2014-03-01T09:00:00.000Z") } ] } /* 3 */ { "_id" : "abc", "books" : [ { "_id" : 1, "item" : "abc", "price" : 10, "quantity" : 2, "date" : ISODate("2014-03-01T08:00:00.000Z") }, { "_id" : 5, "item" : "abc", "price" : 10, "quantity" : 10, "date" : ISODate("2014-04-04T21:23:13.331Z") } ] }
$match
釋義:
過濾文檔,僅將符合指定條件的文檔傳遞到下一個管道階段。
$match接受一個指定查詢條件的文檔。查詢語法與讀操作查詢語法相同。
語法:
{ $match: { <query> } }
管道優化:
$match用於對文檔進行篩選,之後可以在得到的文檔子集上做聚合,$match可以使用除了地理空間之外的所有常規查詢操作符,在實際應用中儘可能將$match放在管道的前面位置。這樣有兩個好處:一是可以快速將不需要的文檔過濾掉,以減少管道的工作量;二是如果再投射和分組之前執行$match,查詢可以使用索引。限制:
- 不能在$ match查詢中使用$作為聚合管道的一部分。
- 要在$match階段使用$text,$match階段必須是管道的第一階段。
- 視圖不支持文本搜索。
舉例:
示例數據:
{ "_id" : ObjectId("512bc95fe835e68f199c8686"), "author" : "dave", "score" : 80, "views" : 100 } { "_id" : ObjectId("512bc962e835e68f199c8687"), "author" : "dave", "score" : 85, "views" : 521 } { "_id" : ObjectId("55f5a192d4bede9ac365b257"), "author" : "ahn", "score" : 60, "views" : 1000 } { "_id" : ObjectId("55f5a192d4bede9ac365b258"), "author" : "li", "score" : 55, "views" : 5000 } { "_id" : ObjectId("55f5a1d3d4bede9ac365b259"), "author" : "annT", "score" : 60, "views" : 50 } { "_id" : ObjectId("55f5a1d3d4bede9ac365b25a"), "author" : "li", "score" : 94, "views" : 999 } { "_id" : ObjectId("55f5a1d3d4bede9ac365b25b"), "author" : "ty", "score" : 95, "views" : 1000 }
1.使用 $match做簡單的匹配查詢
返回:
/* 1 */ { "_id" : ObjectId("512bc95fe835e68f199c8686"), "author" : "dave", "score" : 80, "views" : 100 } /* 2 */ { "_id" : ObjectId("512bc962e835e68f199c8687"), "author" : "dave", "score" : 85, "views" : 521 }
2. 使用$match管道選擇要處理的文檔,然後將結果輸出到$group管道以計算文檔的計數:
返回:
/* 1 */ { "_id" : null, "count" : 5.0 }
$unwind
釋義:
從輸入文檔解構數組欄位以輸出每個元素的文檔。簡單說就是 可以將數組拆分為單獨的文檔。
語法:
{ $unwind: <field path> }
要指定欄位路徑,在欄位名稱前加上$符並用引號括起來。
v3.2+支持如下語法:
{
$unwind:
{
path: <field path>,
includeArrayIndex: <string>, #可選,一個新欄位的名稱用於存放元素的數組索引。該名稱不能以$開頭。
preserveNullAndEmptyArrays: <boolean> #可選,default :false,若為true,如果路徑為空,缺少或為空數組,則$unwind輸出文檔
}
}
如果為輸入文檔中不存在的欄位指定路徑,或者該欄位為空數組,則$unwind預設會忽略輸入文檔,並且不會輸出該輸入文檔的文檔。
版本3.2中的新功能:要輸出數組欄位丟失的文檔,null或空數組,請使用選項preserveNullAndEmptyArrays。
舉例:
1. 示例數據1:
{ "_id" : 1, "item" : "ABC1", sizes: [ "S", "M", "L"] }
以下聚合使用$unwind為sizes數組中的每個元素輸出一個文檔:
db.getCollection('test').aggregate( [ { $unwind : "$sizes" } ] ) 返回:
{ "_id" : 1, "item" : "ABC1", "sizes" : "S" }
{ "_id" : 1, "item" : "ABC1", "sizes" : "M" }
{ "_id" : 1, "item" : "ABC1", "sizes" : "L" }
每個文檔與輸入文檔相同,除了sizes欄位的值是原始sizes數組的值。
2. 再如下示例數據:
{ "_id" : 1, "item" : "ABC", "sizes": [ "S", "M", "L"] } { "_id" : 2, "item" : "EFG", "sizes" : [ ] } { "_id" : 3, "item" : "IJK", "sizes": "M" } { "_id" : 4, "item" : "LMN" } { "_id" : 5, "item" : "XYZ", "sizes" : null }
1)以下$unwind操作使用includeArrayIndex選項來輸出數組元素的數組索引。
db.getCollection('test').aggregate( [ { $unwind: { path: "$sizes", includeArrayIndex: "arrayIndex" } } ] ) 返回:
{ "_id" : 1, "item" : "ABC", "sizes" : "S", "arrayIndex" : NumberLong(0) }
{ "_id" : 1, "item" : "ABC", "sizes" : "M", "arrayIndex" : NumberLong(1) }
{ "_id" : 1, "item" : "ABC", "sizes" : "L", "arrayIndex" : NumberLong(2) }
{ "_id" : 3, "item" : "IJK", "sizes" : "M", "arrayIndex" : null }
2)以下$unwind操作使用preserveNullAndEmptyArrays選項在輸出中包含缺少size欄位,null或空數組的文檔。
db.inventory.aggregate( [ { $unwind: { path: "$sizes", preserveNullAndEmptyArrays: true } } ] ) 返回: { "_id" : 1, "item" : "ABC", "sizes" : "S" } { "_id" : 1, "item" : "ABC", "sizes" : "M" } { "_id" : 1, "item" : "ABC", "sizes" : "L" } { "_id" : 2, "item" : "EFG" } { "_id" : 3, "item" : "IJK", "sizes" : "M" } { "_id" : 4, "item" : "LMN" } { "_id" : 5, "item" : "XYZ", "sizes" : null }
$project
釋義:
$project可以從文檔中選擇想要的欄位,和不想要的欄位(指定的欄位可以是來自輸入文檔或新計算欄位的現有欄位
),也可以通過管道表達式進行一些複雜的操作,例如數學操作,日期操作,字元串操作,邏輯操作。
語法:
{ $project: { <specification(s)> } }
$project 管道符的作用是選擇欄位(指定欄位,添加欄位,不顯示欄位,_id:0,排除欄位等),重命名欄位,派生欄位。
specifications有以下形式:
<field>: <1 or true> 是否包含該欄位,field:1/0,表示選擇/不選擇 field
_id: <0 or false> 是否指定_id欄位
<field>: <expression> 添加新欄位或重置現有欄位的值。 在版本3.6中更改:MongoDB 3.6添加變數REMOVE。如果表達式的計算結果為$$REMOVE,則該欄位將排除在輸出中。
<field>:<0 or false> v3.4新增功能,指定排除欄位
- 預設情況下,_id欄位包含在輸出文檔中。要在輸出文檔中包含輸入文檔中的任何其他欄位,必須明確指定$project中的包含。 如果指定包含文檔中不存在的欄位,$project將忽略該欄位包含,並且不會將該欄位添加到文檔中。
- 預設情況下,_id欄位包含在輸出文檔中。要從輸出文檔中排除_id欄位,必須明確指定$project中的_id欄位為0。
- v3.4版新增功能-如果指定排除一個或多個欄位,則所有其他欄位將在輸出文檔中返回。 如果指定排除_id以外的欄位,則不能使用任何其他$project規範表單:即,如果排除欄位,則不能指定包含欄位,重置現有欄位的值或添加新欄位。此限制不適用於使用REMOVE變數條件排除欄位。
- v3.6版本中的新功能- 從MongoDB 3.6開始,可以在聚合表達式中使用變數REMOVE來有條件地禁止一個欄位。
- 要添加新欄位或重置現有欄位的值,請指定欄位名稱並將其值設置為某個表達式。
- 要將欄位值直接設置為數字或布爾文本,而不是將欄位設置為解析為文字的表達式,請使用$literal操作符。否則,$project會將數字或布爾文字視為包含或排除該欄位的標誌。
- 通過指定新欄位並將其值設置為現有欄位的欄位路徑,可以有效地重命名欄位。
- 從MongoDB 3.2開始,$project階段支持使用方括弧[]直接創建新的數組欄位。如果數組規範包含文檔中不存在的欄位,則該操作會將空值替換為該欄位的值。
- 在版本3.4中更改-如果$project 是一個空文檔,MongoDB 3.4和更高版本會產生一個錯誤。
- 投影或添加/重置嵌入文檔中的欄位時,可以使用點符號。如:
"contact.address.country": <1 or 0 or expression> 或 contact: { address: { country: <1 or 0 or expression> } }
舉例:
示例數據:
{ "_id" : 1, title: "abc123", isbn: "0001122223334", author: { last: "zzz", first: "aaa" }, copies: 5, lastModified: "2016-07-28" }
1. 以下$project階段的輸出文檔中只包含_id,title和author欄位:
db.getCollection('test').aggregate( [ { $project : { title : 1 , author : 1 } } ] )
返回:
{ "_id" : 1, "title" : "abc123", "author" : { "last" : "zzz", "first" : "aaa" } }
2. _id欄位預設包含在內。要從$ project階段的輸出文檔中排除_id欄位,請在project文檔中將_id欄位設置為0來指定排除_id欄位。
db.getCollection('test').aggregate( [ { $project : { _id: 0, title : 1 , author : 1 } } ] )
返回:
{ "title" : "abc123", "author" : { "last" : "zzz", "first" : "aaa" } }
3.以下$ project階段從輸出中排除lastModified欄位:
db.getCollection('test').aggregate( [ { $project : { "lastModified": 0 } } ] )
4.從嵌套文檔中排除欄位, 在$ project階段從輸出中排除了author.first和lastModified欄位:
db.test.aggregate( [ { $project : { "author.first" : 0, "lastModified" : 0 } } ] )
或者可以將排除規範嵌套在文檔中:
db.test.aggregate( [ { $project: { "author": { "first": 0}, "lastModified" : 0 } } ] )
返回:
{ "_id" : 1, "title" : "abc123", "isbn" : "0001122223334", "author" : { "last" : "zzz" }, "copies" : 5, }
3.6版本中的新功能。從MongoDB 3.6開始,可以在聚合表達式中使用變數REMOVE來有條件地禁止一個欄位。
示例數據:
{ "_id" : 1, title: "abc123", isbn: "0001122223334", author: { last: "zzz", first: "aaa" }, copies: 5, lastModified: "2016-07-28" } { "_id" : 2, title: "Baked Goods", isbn: "9999999999999", author: { last: "xyz", first: "abc", middle: "" }, copies: 2, lastModified: "2017-07-21" } { "_id" : 3, title: "Ice Cream Cakes", isbn: "8888888888888", author: { last: "xyz", first: "abc", middle: "mmm" }, copies: 5, lastModified: "2017-07-22" }
5. 下麵的$project階段使用REMOVE變數來排除author.middle欄位,前提是它等於"":
db.books.aggregate( [ { $project: { title: 1, "author.first": 1, "author.last" : 1, "author.middle": { $cond: { if: { $eq: [ "", "$author.middle" ] }, then: "$$REMOVE", else: "$author.middle" } } } } ] )
返回:
{ "_id" : 1, "title" : "abc123", "author" : { "last" : "zzz", "first" : "aaa" } } { "_id" : 2, "title" : "Baked Goods", "author" : { "last" : "xyz", "first" : "abc" } } { "_id" : 3, "title" : "Ice Cream Cakes", "author" : { "last" : "xyz", "first" : "abc", "middle" : "mmm" } }
包含來自嵌入文檔的指定欄位(結果只返回包含嵌套文檔的欄位,當然也包括_id)
示例文檔:
{ _id: 1, user: "1234", stop: { title: "book1", author: "xyz", page: 32 } } { _id: 2, user: "7890", stop: [ { title: "book2", author: "abc", page: 5 }, { title: "book3", author: "ijk", page: 100 } ] }
只返回stop欄位中的title欄位:
db.bookmarks.aggregate( [ { $project: { "stop.title": 1 } } ] ) 或 db.bookmarks.aggregate( [ { $project: { stop: { title: 1 } } } ] )
返回:
{ "_id" : 1, "stop" : { "title" : "book1" } } { "_id" : 2, "stop" : [ { "title" : "book2" }, { "title" : "book3" } ] }
包含計算欄位
示例數據:
{ "_id" : 1, title: "abc123", isbn: "0001122223334", author: { last: "zzz", first: "aaa" }, copies: 5 }
返回欄位新增了isbn, lastname和copiesold
db.books.aggregate( [ { $project: { title: 1, isbn: { prefix: { $substr: [ "$isbn", 0, 3 ] }, group: { $substr: [ "$isbn", 3, 2 ] }, publisher: { $substr: [ "$isbn", 5, 4 ] }, title: { $substr: [ "$isbn", 9, 3 ] }, checkDigit: { $substr: [ "$isbn", 12, 1] } }, lastName: "$author.last", copiesSold: "$copies" } } ] )
上面執行的返回結果:
{ "_id" : 1, "title" : "abc123", "isbn" : { "prefix" : "000", "group" : "11", "publisher" : "2222", "title" : "333", "checkDigit" : "4" }, "lastName" : "zzz", "copiesSold" : 5 }
投影出新數組欄位
示例數據:
{ "_id" : ObjectId("55ad167f320c6be244eb3b95"), "x" : 1, "y" : 1 }
下麵的聚合操作將返回新的數組欄位myArray:
db.collection.aggregate( [ { $project: { myArray: [ "$x", "$y" ] } } ] )
返回:
{ "_id" : ObjectId("55ad167f320c6be244eb3b95"), "myArray" : [ 1, 1 ] }
如果返回的數組包含了不存在的欄位,則會返回null:
db.collection.aggregate( [ { $project: { myArray: [ "$x", "$y", "$someField" ] } } ] )
返回:
{ "_id" : ObjectId("55ad167f320c6be244eb3b95"), "myArray" : [ 1, 1, null ] }
$limit
限制傳遞到管道中下一階段的文檔數
語法:
{ $limit: <positive integer> }
示例:
db.article.aggregate( { $limit : 5 } );
此操作僅返回管道傳遞給它的前5個文檔。 $limit對其傳遞的文檔內容沒有影響。
註意:
當$sort在管道中的$limit之前立即出現時,$sort操作只會在過程中維持前n個結果,其中n是指定的限制,而MongoDB只需要將n個項存儲在記憶體中。當allowDiskUse為true並且n個項目超過聚合記憶體限制時,此優化仍然適用。
$skip
跳過進入stage的指定數量的文檔,並將其餘文檔傳遞到管道中的下一個階段
語法:
{ $skip: <positive integer> }
示例:
db.article.aggregate( { $skip : 5 } );
此操作將跳過管道傳遞給它的前5個文檔。 $skip對沿著管道傳遞的文檔的內容沒有影響。
$sort
對所有輸入文檔進行排序,並按排序順序將它們返回到管道。
語法:
{ $sort: { <field1>: <sort order>, <field2>: <sort order> ... } }
$sort指定要排序的欄位和相應的排序順序的文檔。 <sort order>可以具有以下值之一:
- 1指定升序。
- -1指定降序。
- {$meta:“textScore”}按照降序排列計算出的textScore元數據。
示例:
要對欄位進行排序,請將排序順序設置為1或-1,以分別指定升序或降序排序,如下例所示:
db.users.aggregate( [ { $sort : { age : -1, posts: 1 } } ] )
比較不同BSON類型的值時,MongoDB使用以下比較順序,從最低到最高:
1 MinKey (internal type) 2 Null 3 Numbers (ints, longs, doubles, decimals) 4 Symbol, String 5 Object 6 Array 7 BinData 8 ObjectId 9 Boolean 10 Date 11 Timestamp 12 Regular Expression 13 MaxKey (internal type)
$sortByCount
v3.4新增。根據指定表達式的值對傳入文檔分組,然後計算每個不同組中文檔的數量。每個輸出文檔都包含兩個欄位:包含不同分組值的_id欄位和包含屬於該分組或類別的文檔數的計數欄位,文件按降序排列。
語法:
{ $sortByCount: <expression> }
reference:
https://www.jianshu.com/p/e60d5cfbeb35
https://www.cnblogs.com/ljhdo/p/5019837.html
作者:zhoujie 出處:http://www.cnblogs.com/zhoujie/