【Mongodb教程 第十一課 】MongoDB 彙總

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彙總操作過程中的資料記錄和計算結果返回。彙總操作分組值從多個文檔，並可以執行各種操作，分組資料返回單個結果。在SQL COUNT（*）和group by 相當於MongoDB的聚集。

aggregate() 方法

對於在MongoDB中聚集，應該使用aggregate()方法。 

文法:

aggregate() 方法的基本文法如下

>db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)

例子:

在集合中，有以下的資料：

{   _id: ObjectId(7df78ad8902c)   title: ‘MongoDB Overview‘,    description: ‘MongoDB is no sql database‘,   by_user: ‘yiibai point‘,   url: ‘http://www.yiibai.com‘,   tags: [‘mongodb‘, ‘database‘, ‘NoSQL‘],   likes: 100},{   _id: ObjectId(7df78ad8902d)   title: ‘NoSQL Overview‘,    description: ‘No sql database is very fast‘,   by_user: ‘yiibai point‘,   url: ‘http://www.yiibai.com‘,   tags: [‘mongodb‘, ‘database‘, ‘NoSQL‘],   likes: 10},{   _id: ObjectId(7df78ad8902e)   title: ‘Neo4j Overview‘,    description: ‘Neo4j is no sql database‘,   by_user: ‘Neo4j‘,   url: ‘http://www.neo4j.com‘,   tags: [‘neo4j‘, ‘database‘, ‘NoSQL‘],   likes: 750},

現在從上面的集合，如果想顯示一個列表，有很多使用者寫的教程，那麼使用 aggregate() 方法，如下所示：

> db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : 1}}}]){   "result" : [      {         "_id" : "yiibai point",         "num_tutorial" : 2      },      {         "_id" : "yiibai point",         "num_tutorial" : 1      }   ],   "ok" : 1}>

上述使用的情況相當於SQL查詢 select by_user, count(*) from mycol group by by_user

在上面的例子中，我們已分組欄位 by_user 文檔，並在每個的次數by_user先前的值總和遞增。沒有聚集運算式列表。 

運算式	描述	執行個體
$sum	總結從集合中的所有檔案所定義的值.	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : "$likes"}}}])
$avg	從所有文檔集合中所有給定值計算的平均.	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$avg : "$likes"}}}])
$min	擷取集合中的所有檔案中的相應值最小.	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$min : "$likes"}}}])
$max	擷取集合中的所有檔案中的相應值的最大.	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$max : "$likes"}}}])
$push	值插入到一個數組產生文檔中.	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$push: "$url"}}}])
$addToSet	值插入到一個數組中所得到的文檔，但不會建立重複.	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$addToSet : "$url"}}}])
$first	根據分組從來源文件中擷取的第一個文檔。通常情況下，這才有意義，連同以前的一些應用 “$sort”-stage.	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", first_url : {$first : "$url"}}}])
$last	根據分組從來源文件中擷取最後的文檔。通常，這才有意義，連同以前的一些應用 “$sort”-stage.	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", last_url : {$last : "$url"}}}])

管道概念

在UNIX 命令 shell 管道是指一些輸入和輸出作為輸入下一個命令等執行操作的可能性。 MongoDB 彙總架構也支援同樣的概念。有一組可能的階段，每個這些的一組文檔作為輸入，併產生一個結果集的檔案（或最終產生的JSON文檔在管道末端）。然後又再次被用來為下一階段等。 

可能的階段彙總架構如下：

• $project: 用於選擇從收集的一些具體欄位。
• $match: 這是一個濾波操作，因此可以減少量，作為下一階段的輸入給定的文檔。
• $group: 如上所討論的，這不實際的彙總。
• $sort: 檔案排序。
• $skip: 與此有可能向前跳過的檔案清單中的一個給定的的文檔數量。
• $limit: 這限制了的文檔數量看一下由從當前位置開始的給定數
• $unwind: 這是用來平倉文檔的中使用數組。使用數組時，資料是一種pre-joinded，再次有個別檔案，此操作將被取消。因此，這個階段，數量會增加檔案的下一階段。

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