目录

1.聚合操作

1.1 单一作用聚合

1.2 聚合管道

什么是 MongoDB 聚合框架

管道（Pipeline）和阶段（Stage）

常用的管道聚合阶段

$project

$match

$count

$group

$unwind

$limit

$skip

$sort

$lookup

聚合操作案例1

聚合操作案例2

1.3 MapReduce

1.聚合操作

聚合操作处理数据记录并返回计算结果。聚合操作组值来自多个文档，可以对分组数据执行各种操作以返回单个结果。聚合操作包含三类：单一作用聚合、聚合管道、MapReduce。

  • 单一作用聚合：提供了对常见聚合过程的简单访问，操作都从单个集合聚合文档。
  • 聚合管道是一个数据聚合的框架，模型基于数据处理流水线的概念。文档进入多级管道，将 文档转换为聚合结果。
  • MapReduce操作具有两个阶段：处理每个文档并向每个输入文档发射一个或多个对象的map阶段，以及reduce组合map操作的输出阶段。

1.1 单一作用聚合

MongoDB提供 db.collection.estimatedDocumentCount(), db.collection.count(), db.collection.distinct() 这类单一作用的聚合函数。 所有这些操作都聚合来自单个集合的文档。虽然这些操作提供了对公共聚合过程的简单访问，但它们缺乏聚合管道和map-Reduce的灵活性和功能。

db.collection.estimatedDocumentCount()

返回集合或视图中所有文档的计数

db.collection.count()

返回与find()集合或视图的查询匹配的文档计数 。等同于 db.collection.find(query).count()构造

db.collection.distinct()

在单个集合或视图中查找指定字段的不同值，并在数组中返回结果。

#检索books集合中所有文档的计数 db.books.estimatedDocumentCount() #计算与查询匹配的所有文档 db.books.count({favCount:{$gt:50}}) #返回不同type的数组 db.books.distinct("type") #返回收藏数大于90的文档不同type的数组 db.books.distinct("type",{favCount:{$gt:90}})

注意：在分片群集上，如果存在孤立文档或正在进行块迁移，则db.collection.count()没有查询谓词可能导致计数不准确。要避免这些情况，请在分片群集上使用 db.collection.aggregate()方法。

1.2 聚合管道

什么是 MongoDB 聚合框架

MongoDB 聚合框架（Aggregation Framework）是一个计算框架，它可以：

  • 作用在一个或几个集合上；
  • 对集合中的数据进行的一系列运算；
  • 将这些数据转化为期望的形式；

从效果而言，聚合框架相当于 SQL 查询中的GROUP BY、 LEFT OUTER JOIN 、 AS等。

管道（Pipeline）和阶段（Stage）

整个聚合运算过程称为管道（Pipeline），它是由多个阶段（Stage）组成的， 每个管道：

  • 接受一系列文档（原始数据）；
  • 每个阶段对这些文档进行一系列运算；
  • 结果文档输出给下一个阶段；

聚合管道操作语法

pipeline = [$stage1, $stage2, ...$stageN];
db.collection.aggregate(pipeline, {options})
  • pipelines 一组数据聚合阶段。除$out、$Merge和$geonear阶段之外，每个阶段都可以在管道中出现多次。
  • options 可选，聚合操作的其他参数。包含：查询计划、是否使用临时文件、 游标、最大操作时间、读写策略、强制索引等等

常用的管道聚合阶段

聚合管道包含非常丰富的聚合阶段，下面是最常用的聚合阶段

阶段

描述

SQL等价运算符

$match

筛选条件

WHERE

$project

投影

AS

$lookup

左外连接

LEFT OUTER JOIN

$sort

排序

ORDER BY

$group

分组

GROUP BY

$skip/$limit

分页

$unwind

展开数组

$graphLookup

图搜索

$facet/$bucket

分面搜索

文档：Aggregation Pipeline Stages — MongoDB Manual

聚合表达式

获取字段信息

$<field>  ： 用 $ 指示字段路径
$<field>.<sub field>  ： 使用 $  和 .  来指示内嵌文档的路径

常量表达式

$literal :<value> ： 指示常量 <value>

系统变量表达式

$$<variable>  使用 $$ 指示系统变量
$$CURRENT  指示管道中当前操作的文档

数据准备

准备数据集，执行脚本

var tags = ["nosql","mongodb","document","developer","popular"];
var types = ["technology","sociality","travel","novel","literature"];
var books=[];
for(var i=0;i<50;i++){
    var typeIdx = Math.floor(Math.random()*types.length);
    var tagIdx = Math.floor(Math.random()*tags.length);
    var tagIdx2 = Math.floor(Math.random()*tags.length);
    var favCount = Math.floor(Math.random()*100);
    var username = "xx00"+Math.floor(Math.random()*10);
    var age = 20 + Math.floor(Math.random()*15);
    var book = {
        title: "book-"+i,
        type: types[typeIdx],
        tag: [tags[tagIdx],tags[tagIdx2]],
        favCount: favCount,
        author: {name:username,age:age}
    };
    books.push(book)
}
db.books.insertMany(books);

$project

投影操作， 将原始字段投影成指定名称， 如将集合中的 title 投影成 name

db.books.aggregate([{$project:{name:"$title"}}])

$project 可以灵活控制输出文档的格式，也可以剔除不需要的字段

db.books.aggregate([{$project:{name:"$title",_id:0,type:1,author:1}}])

从嵌套文档中排除字段

db.books.aggregate([
    {$project:{name:"$title",_id:0,type:1,"author.name":1}}
])
或者
db.books.aggregate([
    {$project:{name:"$title",_id:0,type:1,author:{name:1}}}
])

$match

$match用于对文档进行筛选，之后可以在得到的文档子集上做聚合，$match可以使用除了地理空间之外的所有常规查询操作符，在实际应用中尽可能将$match放在管道的前面位置。这样有两个好处：一是可以快速将不需要的文档过滤掉，以减少管道的工作量；二是如果再投射和分组之前执行$match，查询可以使用索引。

db.books.aggregate([{$match:{type:"technology"}}])

筛选管道操作和其他管道操作配合时候时，尽量放到开始阶段，这样可以减少后续管道操作符要操作的文档数，提升效率

db.books.aggregate([
    {$match:{type:"technology"}},
    {$project:{name:"$title",_id:0,type:1,author:{name:1}}}
])

$count

计数并返回与查询匹配的结果数

db.books.aggregate([
    {$match:{type:"technology"}},
    {$count: "type_count"}
])

$match阶段筛选出type匹配technology的文档，并传到下一阶段；

$count阶段返回聚合管道中剩余文档的计数，并将该值分配给type_count

$group

按指定的表达式对文档进行分组，并将每个不同分组的文档输出到下一个阶段。输出文档包含一个_id字段，该字段按键包含不同的组。

输出文档还可以包含计算字段，该字段保存由$group的_id字段分组的一些accumulator表达式的值。 $group不会输出具体的文档而只是统计信息。

{ $group: { _id: <expression>, <field1>: { <accumulator1> : <expression1> }, ... } }
  • _id字段是必填的;但是，可以指定_id值为null来为整个输入文档计算累计值。
  • 剩余的计算字段是可选的，并使用运算符进行计算。
  • _id和表达式可以接受任何有效的表达式。

accumulator操作符

    名称

描述

类比sql

$avg

计算均值     

avg

$first

返回每组第一个文档，如果有排序，按照排序，如果没有按照默认的存储的顺序的第一个文档。

limit 0,1

$last

返回每组最后一个文档，如果有排序，按照排序，如果没有按照默认的存储的顺序的最后个文档。

-

$max

根据分组，获取集合中所有文档对应值得最大值。

max

$min

根据分组，获取集合中所有文档对应值得最小值。

min

$push

将指定的表达式的值添加到一个数组中。

-

$addToSet 

将表达式的值添加到一个集合中（无重复值，无序）。

-

$sum

计算总和

sum

$stdDevPop

返回输入值的总体标准偏差（population standard deviation）

-

$stdDevSamp

返回输入值的样本标准偏差（the sample standard deviation）

-

$group阶段的内存限制为100M。默认情况下，如果stage超过此限制，$group将产生错误。但是，要允许处理大型数据集，请将allowDiskUse选项设置为true以启用$group操作以写入临时文件。

book的数量，收藏总数和平均值

db.books.aggregate([
    {$group:{_id:null,count:{$sum:1},pop:{$sum:"$favCount"},avg:{$avg:"$favCount"}}}
])

统计每个作者的book收藏总数

db.books.aggregate([
    {$group:{_id:"$author.name",pop:{$sum:"$favCount"}}}
])

统计每个作者的每本book的收藏数

db.books.aggregate([
    {$group:{_id:{name:"$author.name",title:"$title"},pop:{$sum:"$favCount"}}}
])

每个作者的book的type合集

db.books.aggregate([
    {$group:{_id:"$author.name",types:{$addToSet:"$type"}}}
])

$unwind

可以将数组拆分为单独的文档

v3.2+支持如下语法：

{
  $unwind:
    {
     #要指定字段路径，在字段名称前加上$符并用引号括起来。
      path: <field path>,
      #可选,一个新字段的名称用于存放元素的数组索引。该名称不能以$开头。
      includeArrayIndex: <string>,  
      #可选，default :false，若为true,如果路径为空，缺少或为空数组，则$unwind输出文档
      preserveNullAndEmptyArrays: <boolean> 
 } }

姓名为xx006的作者的book的tag数组拆分为多个文档

db.books.aggregate([
    {$match:{"author.name":"xx006"}},
    {$unwind:"$tag"}
])

db.books.aggregate([
    {$match:{"author.name":"xx006"}}
])

每个作者的book的tag合集

db.books.aggregate([
    {$unwind:"$tag"},
    {$group:{_id:"$author.name",types:{$addToSet:"$tag"}}}
])

案例

示例数据

db.books.insert([
{
	"title" : "book-51",
	"type" : "technology",
	"favCount" : 11,
     "tag":[],
	"author" : {
		"name" : "dog",
		"age" : 28
	}
},{
	"title" : "book-52",
	"type" : "technology",
	"favCount" : 15,
	"author" : {
		"name" : "dog",
		"age" : 28
	}
},{
	"title" : "book-53",
	"type" : "technology",
	"tag" : [
		"nosql",
		"document"
	],
	"favCount" : 20,
	"author" : {
		"name" : "dog",
		"age" : 28
	}
}])

测试

# 使用includeArrayIndex选项来输出数组元素的数组索引
db.books.aggregate([
    {$match:{"author.name":"dog"}},
    {$unwind:{path:"$tag", includeArrayIndex: "arrayIndex"}}
])
# 使用preserveNullAndEmptyArrays选项在输出中包含缺少size字段，null或空数组的文档
db.books.aggregate([
    {$match:{"author.name":"dog"}},
    {$unwind:{path:"$tag", preserveNullAndEmptyArrays: true}}
])

$limit

限制传递到管道中下一阶段的文档数

db.books.aggregate([
    {$limit : 5 }
])

此操作仅返回管道传递给它的前5个文档。 $limit对其传递的文档内容没有影响。

注意：当$sort在管道中的$limit之前立即出现时，$sort操作只会在过程中维持前n个结果，其中n是指定的限制，而MongoDB只需要将n个项存储在内存中。

$skip

跳过进入stage的指定数量的文档，并将其余文档传递到管道中的下一个阶段

db.books.aggregate([
    {$skip : 5 }
])

此操作将跳过管道传递给它的前5个文档。 $skip对沿着管道传递的文档的内容没有影响。

$sort

对所有输入文档进行排序，并按排序顺序将它们返回到管道。

语法：

{ $sort: { <field1>: <sort order>, <field2>: <sort order> ... } }

要对字段进行排序，请将排序顺序设置为1或-1，以分别指定升序或降序排序，如下例所示：

db.books.aggregate([
    {$sort : {favCount:-1,title:1}}
])

$lookup

Mongodb 3.2版本新增，主要用来实现多表关联查询， 相当关系型数据库中多表关联查询。每个输入待处理的文档，经过$lookup 阶段的处理，输出的新文档中会包含一个新生成的数组（可根据需要命名新key ）。数组列存放的数据是来自被Join集合的适配文档，如果没有，集合为空（即 为[ ])

语法：

db.collection.aggregate([{
      $lookup: {
             from: "<collection to join>",
             localField: "<field from the input documents>",
             foreignField: "<field from the documents of the from collection>",
             as: "<output array field>"
           }
  })

from

同一个数据库下等待被Join的集合。

localField

源集合中的match值，如果输入的集合中，某文档没有 localField

这个Key（Field），在处理的过程中，会默认为此文档含

有 localField：null的键值对。

foreignField

待Join的集合的match值，如果待Join的集合中，文档没有foreignField

值，在处理的过程中，会默认为此文档含有 foreignField：null的键值对。

as

为输出文档的新增值命名。如果输入的集合中已存在该值，则会覆盖掉

注意：null = null 此为真

其语法功能类似于下面的伪SQL语句：

SELECT *, <output array field>
FROM collection
WHERE <output array field> IN (SELECT *
                               FROM <collection to join>
                               WHERE <foreignField>= <collection.localField>);

案例

数据准备

db.customer.insert({customerCode:1,name:"customer1",phone:"13112345678",address:"test1"})
db.customer.insert({customerCode:2,name:"customer2",phone:"13112345679",address:"test2"})

db.order.insert({orderId:1,orderCode:"order001",customerCode:1,price:200})
db.order.insert({orderId:2,orderCode:"order002",customerCode:2,price:400})

db.orderItem.insert({itemId:1,productName:"apples",qutity:2,orderId:1})
db.orderItem.insert({itemId:2,productName:"oranges",qutity:2,orderId:1})
db.orderItem.insert({itemId:3,productName:"mangoes",qutity:2,orderId:1})
db.orderItem.insert({itemId:4,productName:"apples",qutity:2,orderId:2})
db.orderItem.insert({itemId:5,productName:"oranges",qutity:2,orderId:2})
db.orderItem.insert({itemId:6,productName:"mangoes",qutity:2,orderId:2})

关联查询

db.customer.aggregate([        
    {$lookup: {
       from: "order",
       localField: "customerId",
       foreignField: "customerId",
       as: "customerOrder"
     }
    } 
])

db.order.aggregate([
    {$lookup: {
               from: "customer",
               localField: "customerCode",
               foreignField: "customerCode",
               as: "curstomer"
             }
        
    },
    {$lookup: {
               from: "orderItem",
               localField: "orderId",
               foreignField: "orderId",
               as: "orderItem"
             }
    }
])

聚合操作案例1

统计每个分类的book文档数量

db.books.aggregate([
    {$group:{_id:"$type",total:{$sum:1}}},
    {$sort:{total:-1}}
])

标签的热度排行，标签的热度则按其关联book文档的收藏数（favCount）来计算

db.books.aggregate([
    {$match:{favCount:{$gt:0}}},
    {$unwind:"$tag"},
    {$group:{_id:"$tag",total:{$sum:"$favCount"}}},
    {$sort:{total:-1}}
])
  1. $match阶段：用于过滤favCount=0的文档。
  2. $unwind阶段：用于将标签数组进行展开，这样一个包含3个标签的文档会被拆解为3个条目。
  3. $group阶段：对拆解后的文档进行分组计算，$sum："$favCount"表示按favCount字段进行累加。
  4. $sort阶段：接收分组计算的输出，按total得分进行排序。

统计book文档收藏数[0,10),[10,60),[60,80),[80,100),[100,+∞）

db.books.aggregate([{
    $bucket:{
        groupBy:"$favCount",
        boundaries:[0,10,60,80,100],
        default:"other",
        output:{"count":{$sum:1}}
    }
}])

聚合操作案例2

导入邮政编码数据集:https://media.mongodb.org/zips.json

使用mongoimport工具导入数据

mongoimport -h 192.168.65.174 -d test -u dog -p dog --authenticationDatabase=admin -c zips --file D:\ProgramData\mongodb\import\zips.json

h,--host ：代表远程连接的数据库地址，默认连接本地Mongo数据库；

--port：代表远程连接的数据库的端口，默认连接的远程端口27017；

-u,--username：代表连接远程数据库的账号，如果设置数据库的认证，需要指定用户账号；

-p,--password：代表连接数据库的账号对应的密码；

-d,--db：代表连接的数据库；

-c,--collection：代表连接数据库中的集合；

-f, --fields：代表导入集合中的字段；

--type：代表导入的文件类型，包括csv和json,tsv文件，默认json格式；

--file：导入的文件名称

--headerline：导入csv文件时，指明第一行是列名，不需要导入；

返回人口超过1000万的州

db.zips.aggregate( [
   { $group: { _id: "$state", totalPop: { $sum: "$pop" } } },
   { $match: { totalPop: { $gte: 10*1000*1000 } } }
] )

这个聚合操作的等价SQL是：

SELECT state, SUM(pop) AS totalPop FROM zips GROUP BY state HAVING totalPop >= (10*1000*1000)

返回各州平均城市人口

db.zips.aggregate( [
   { $group: { _id: { state: "$state", city: "$city" }, cityPop: { $sum: "$pop" } } },
   { $group: { _id: "$_id.state", avgCityPop: { $avg: "$cityPop" } } }
] )

db.zips.aggregate( [
   { $group: { _id: { state: "$state", city: "$city" }, cityPop: { $sum: "$pop" } } }
   
] )

按州返回最大和最小的城市

db.zips.aggregate( [
   { $group:
      {
        _id: { state: "$state", city: "$city" },
        pop: { $sum: "$pop" }
      }
   },
   { $sort: { pop: 1 } },
   { $group:
      {
        _id : "$_id.state",
        biggestCity:  { $last: "$_id.city" },
        biggestPop:   { $last: "$pop" },
        smallestCity: { $first: "$_id.city" },
        smallestPop:  { $first: "$pop" }
      }
   },
  { $project:
    { _id: 0,
      state: "$_id",
      biggestCity:  { name: "$biggestCity",  pop: "$biggestPop" },
      smallestCity: { name: "$smallestCity", pop: "$smallestPop" }
    }
  }
] )

1.3 MapReduce

MapReduce操作将大量的数据处理工作拆分成多个线程并行处理，然后将结果合并在一起。MongoDB提供的Map-Reduce非常灵活，对于大规模数据分析也相当实用。

MapReduce具有两个阶段：

  1. 将具有相同Key的文档数据整合在一起的map阶段
  2. 组合map操作的结果进行统计输出的reduce阶段

MapReduce的基本语法


db.collection.mapReduce(
   function() {emit(key,value);},  //map 函数
   function(key,values) {return reduceFunction},   //reduce 函数
   {
      out: <collection>,
      query: <document>,
      sort: <document>,
      limit: <number>,
     finalize: <function>, 
     scope: <document>,
     jsMode: <boolean>,
     verbose: <boolean>,
     bypassDocumentValidation: <boolean>
   }
)
  • map，将数据拆分成键值对，交给reduce函数
  • reduce，根据键将值做统计运算
  • out，可选，将结果汇入指定表
  • quey，可选筛选数据的条件，筛选的数据送入map
  • sort，排序完后，送入map
  • limit，限制送入map的文档数
  • finalize，可选，修改reduce的结果后进行输出
  • scope，可选，指定map、reduce、finalize的全局变量
  • jsMode，可选，默认false。在mapreduce过程中是否将数 据转换成bson格式。
  • verbose，可选，是否在结果中显示时间，默认false
  • bypassDocmentValidation，可选，是否略过数据校验

统计type为travel的不同作者的book文档收藏数

db.books.mapReduce(
    function(){emit(this.type,this.favCount)},
    function(key,values){return Array.sum(values)},
    {
        query:{type:"travel"},
        out: "books_favCount"
    }
 )

从MongoDB 5.0开始，map-reduce操作已被弃用。聚合管道比映射-reduce操作提供更好的性能和可用性。Map-reduce操作可以使用聚合管道操作符重写，例如$group、$merge等。

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