强强联手：MongoDB 聚合查询语句 aggregate() 的终极指南

2023-09-09 06:44:40

认识 MongoDB 的聚合查询（aggregate()）

简介

MongoDB 的聚合查询语句 aggregate() 是一项强有力的工具，可让您对数据进行分组、过滤和聚合，从中提取有价值的见解。通过运用 aggregate()，您可以轻松地执行复杂的数据分析任务，例如计算总和、平均值、最大值、最小值或其他统计信息。

聚合查询语法

aggregate() 查询的基本语法如下：

db.collection.aggregate([
  { $stage1: { $operation1: { ... } } },
  { $stage2: { $operation2: { ... } } },
  ...
  { $stageN: { $operationN: { ... } } }
])

其中：

db：要执行聚合查询的数据库。
collection：要执行聚合查询的集合。
[ ]：表示聚合管道，其中包含一系列聚合操作。
$stage1：第一个聚合操作。
$operation1：要执行的聚合操作，例如 $group、$sort、$filter 等。
{ ... }：聚合操作的具体参数。
...：表示可以添加多个聚合操作，每个聚合操作都使用相同的语法。

常用聚合操作

MongoDB 提供了多种聚合操作，每种操作都有其独特的功能。以下是一些常用的聚合操作：

$group：将数据分组并对每个组进行聚合操作。
$sort：对数据进行排序。
$filter：过滤数据。
$project：选择要输出的字段。
$limit：限制输出结果的数量。
$skip：跳过指定数量的结果。
$count：计算文档的数量。
$sum：计算字段的总和。
$avg：计算字段的平均值。
$max：计算字段的最大值。
$min：计算字段的最小值。

实战示例

以下是一些实际示例，展示了如何使用 aggregate() 查询进行数据分析：

示例 1：计算每个产品的总销售额

db.products.aggregate([
  { $group: { _id: "$product_name", total_sales: { $sum: "$sales" } } }
])

输出结果：

[
  { _id: "Product A", total_sales: 1000 },
  { _id: "Product B", total_sales: 2000 },
  { _id: "Product C", total_sales: 3000 }
]

示例 2：按日期对订单进行分组并计算每个日期的订单数量

db.orders.aggregate([
  { $group: { _id: { $dateToString: { format: "%Y-%m-%d", date: "$order_date" } }, count: { $sum: 1 } } }
])

输出结果：

[
  { _id: "2023-03-08", count: 10 },
  { _id: "2023-03-09", count: 15 },
  { _id: "2023-03-10", count: 20 }
]

示例 3：计算每个客户的总订单量和平均订单金额

db.orders.aggregate([
  { $group: {
    _id: "$customer_id",
    total_orders: { $sum: 1 },
    avg_order_amount: { $avg: "$total_amount" }
  } }
])

输出结果：

[
  { _id: "1", total_orders: 10, avg_order_amount: 100 },
  { _id: "2", total_orders: 15, avg_order_amount: 150 },
  { _id: "3", total_orders: 20, avg_order_amount: 200 }
]