大数据培训：MongoDB Shell的聚合操作

通过Shell来进行MongoDB的数据管理操作，尤其是在大规模、比较复杂的数据查询处理需求场景下，是非常高效的一种方式。在MongoDB Shell当中，聚合操作尤其是一种常见的操作。今天的大数据培训分享，我们就来讲讲MongoDB Shell的聚合操作。


一、MongoDB聚合查询

Mongodb是一种基于JSON文档的NOSQL数据库，其数据查询语言我们称之为MQL，如：

db.collectionA.find();--相当于select* from connectionA;

db.inventory.find({ status: “A” }, { item: 1, status: 1 } )  --相当于SELECT_id, item, status from inventory WHERE status = "A“

Find命令只适合用于单表查询（包括嵌套文档和数组查询）

Mongo中的复杂查询、多集合连接查询以及数据分析和计算，均需要使用到聚合查询。,格式如下：

db.collection.aggregate([{stage},{stage},……,{stage}]);

其中stage是聚合的一个步骤，每个stage都是一个json文档。

二、MongoDB聚合操作

MongoDB中聚合(aggregate) 操作(db.collection.aggregate())是基于数据处理的聚合管道，每个文档通过一个由多个阶段（stage）组成的管道，可以对每个阶段的管道进行分组、过滤等功能，然后经过一系列的处理，输出相应的结果。

数据库中的操作：

db.orders.aggregate([
      { $match: { status: "A" } },
      { $group: { _id: "$cust_id", total: { $sum: "$amount" } } }
])

$match：过滤出符合status字段等于“A”的Document;

$group：按cust_id字段对Document进行分组，也可以设置为（’_id’：null）

$sum：计算每个唯一cust_id的amount总和。

aggregate语法：

db.collection.aggregate(pipeline, options)

管道命令：$group

按照某个字段进行分组

$group是所有聚合命令中用的最多的一个命令，用来将集合中的文档分组，可用于统计结果

示例如下：

db.stu.aggregate(
    {$group:
        {
            _id:"$gender",
            counter:{$sum:1}
        }
    }
)

其中注意点：

db.db_name.aggregate是语法，所有的管道命令都需要写在其中

_id表示分组的依据，按照哪个字段进行分组，需要使用$gender表示选择这个字段进行分组

$sum:1 表示把每条数据作为1进行统计，统计的是该分组下面数据的条数

管道命令之$match

$match用于进行数据的过滤，是在能够在聚合操作中使用的命令，和find区别在于$match 操作可以把结果交给下一个管道处理，而find不行。

示例如下：

1.查询年龄大于20的学生

db.stu.aggregate(
    {$match:{age:{$gt:20}}
    )

2.查询年龄大于20的男女学生的人数

db.stu.aggregate(
    {$match:{age:{$gt:20}}
    {$group:{_id:"$gender",counter:{$sum:1}}}
    )

管道命令之$project

$project用于修改文档的输入输出结构，例如重命名，增加，删除字段

示例如下：

1.查询学生的年龄、姓名，仅输出年龄姓名

db.stu.aggregate(
    {$project:{_id:0,name:1,age:1}}
    )

2.查询男女生人生，输出人数

db.stu.aggregate(
    {$group:{_id:"$gender",counter:{$sum:1}}}
    {$project:{_id:0,counter:1}}
    )

管道命令之$sort

$sort用于将输入的文档排序后输出

使用示例如下：

1.查询学生信息，按照年龄升序

db.stu.aggregate({$sort:{age:1}})

2.查询男女人数，按照人数降序

db.stu.aggregate(
    {$group:{_id:"$gender",counter:{$sum:1}}},
    {$sort:{counter:-1}}
)

管道命令之$skip 和 $limit

$limit限制返回数据的条数

$skip 跳过指定的文档数，并返回剩下的文档数

同时使用时先使用skip在使用limit

使用示例如下：

1.查询2条学生信息

db.stu.aggregate(
    {$limit:2}
)

2.查询从第三条开始的学生信息

db.stu.aggregate(
    {$skip:3}
)

3.统计男女生人数，按照人数升序，返回第二条数据

db.stu.aggregate(
    {$group:{_id:"$gender",counter:{$sum:1}}},
    {$sort:{counter:-1}},
    {$skip:1},
    {$limit:1}
)

关于大数据培训，MongoDB Shell的聚合操作，以上就为大家做了大致的讲解了。聚合操作在MongoDB当中的使用频率还是很高的，熟练掌握聚合操作，对于提升效率还是很有好处的。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据开发、数据分析与挖掘，零基础班本月正在招生中，课程大纲及学习视频，可联系客服获取！