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介绍
聚合管道由一个或多个处理文档的阶段组成#xff1a; 每个阶段对输入文档执行一个操作。例如#xff0c;某个阶段可以过滤文档、对文档进行分组并计算值。 从一个阶段输出的文档将传递到下一阶段。 一个聚合管道可以返回针对文档…参考: 聚合管道 - MongoDB 手册 v7.0
介绍
聚合管道由一个或多个处理文档的阶段组成 每个阶段对输入文档执行一个操作。例如某个阶段可以过滤文档、对文档进行分组并计算值。 从一个阶段输出的文档将传递到下一阶段。 一个聚合管道可以返回针对文档组的结果。例如返回总值、平均值、最大值和最小值。
如使用通过聚合管道更新中显示的阶段则可以通过聚合管道更新文档。
其实也就类似于 MYSQL 的函数的功能
具体功能实现
先导入一部分数据
db.orders.insertMany( [{ _id: 0, name: Pepperoni, size: small, price: 19,quantity: 10, date: ISODate( 2021-03-13T08:14:30Z ) },{ _id: 1, name: Pepperoni, size: medium, price: 20,quantity: 20, date : ISODate( 2021-03-13T09:13:24Z ) },{ _id: 2, name: Pepperoni, size: large, price: 21,quantity: 30, date : ISODate( 2021-03-17T09:22:12Z ) },{ _id: 3, name: Cheese, size: small, price: 12,quantity: 15, date : ISODate( 2021-03-13T11:21:39.736Z ) },{ _id: 4, name: Cheese, size: medium, price: 13,quantity:50, date : ISODate( 2022-01-12T21:23:13.331Z ) },{ _id: 5, name: Cheese, size: large, price: 14,quantity: 10, date : ISODate( 2022-01-12T05:08:13Z ) },{ _id: 6, name: Vegan, size: small, price: 17,quantity: 10, date : ISODate( 2021-01-13T05:08:13Z ) },{ _id: 7, name: Vegan, size: medium, price: 18,quantity: 10, date : ISODate( 2021-01-13T05:10:13Z ) }
] )
计算总订单数量
以下聚合管道示例包含两个阶段并返回按披萨名称分组后各款中号披萨的总订单数量
db.orders.aggregate( [// Stage 1: Filter pizza order documents by pizza size{$match: { size: medium }},// Stage 2: Group remaining documents by pizza name and calculate total quantity{$group: { _id: $name, totalQuantity: { $sum: $quantity } }}] )
$match 阶段
从披萨订单文档过滤出size为medium的披萨。将剩余文档传递到$group阶段。
$group 阶段
按披萨name对剩余文档进行分组。使用$sum计算每种披萨name的总订单quantity。总数存储在聚合管道返回的totalQuantity字段中。
示例输出
[{ _id: Cheese, totalQuantity: 50 },{ _id: Vegan, totalQuantity: 10 },{ _id: Pepperoni, totalQuantity: 20 }
]
计算订单总值和平均订单数
以下示例计算了两个日期之间的披萨订单总额和平均订单数量
db.orders.aggregate( [// Stage 1: Filter pizza order documents by date range{$match:{date: { $gte: new ISODate( 2020-01-30 ), $lt: new ISODate( 2022-01-30 ) }}},// Stage 2: Group remaining documents by date and calculate results{$group:{_id: { $dateToString: { format: %Y-%m-%d, date: $date } },totalOrderValue: { $sum: { $multiply: [ $price, $quantity ] } },averageOrderQuantity: { $avg: $quantity }}},// Stage 3: Sort documents by totalOrderValue in descending order{$sort: { totalOrderValue: -1 }}] )
$match 阶段
使用 $gte 和 $lt 将披萨订单文档筛选为指定日期范围内的文档。将剩余文档传递到$group阶段。
$group 阶段 使用 $dateToString 按日期对文档进行分组。 对于每个群组计算 使用 $sum 和 $multiply 的总订单值。 使用 $avg 计算平均订单数量。 将分组的文档传递到 $sort 阶段。
$sort 阶段
按每组的总订单值以降序对文档进行排序 ( -1 )。返回排序文档。
示例输出
[{ _id: 2022-01-12, totalOrderValue: 790, averageOrderQuantity: 30 },{ _id: 2021-03-13, totalOrderValue: 770, averageOrderQuantity: 15 },{ _id: 2021-03-17, totalOrderValue: 630, averageOrderQuantity: 30 },{ _id: 2021-01-13, totalOrderValue: 350, averageOrderQuantity: 10 }
]
