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MongoDB數(shù)據(jù)庫聚合之分組統(tǒng)計$group的用法詳解

 更新時間：2024年06月24日 10:13:49   作者：原子星  
在MongoDB中聚合框架允許用戶對數(shù)據(jù)進行處理和分析,以便進行統(tǒng)計計算、匯總以及更復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換,這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于MongoDB數(shù)據(jù)庫聚合之分組統(tǒng)計$group的用法的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下

前言

MongoDB不像關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，普通的查詢不支持匯總，要進行復(fù)雜的分組匯總，需要使用聚合管道，$group可以說是MongoDB聚合管道進行數(shù)據(jù)分析最常用的一個階段。該階段根據(jù)分組鍵值（組鍵）把文檔分成若干組，每個唯一的鍵值對應(yīng)一個文檔。組鍵通常是一個或多個字段，也可以是表達式的結(jié)果。$group階段輸出的結(jié)果中，_id字段的值就是組鍵的值，輸出文檔中還可以包含匯總表達式的字段，匯總表達式的功能非常豐富，下面的列表會簡單介紹，具體的使用方法可以參考詳細說明。

$group的語法

{
 $group:
   {
     _id: <expression>, // 組鍵，就是分組的鍵值字段或表達式
     <field1>: { <accumulator1> : <expression1> },
     ...
   }
 }

字段說明：

字段說明
_id不可省略，通過_id表達式指定分組的依據(jù)，如果直接指定_id的值為null或常量，則把全部的輸入文檔匯總后返回一個文檔
field可選，匯總表達式計算的結(jié)果
_id和field可以是任何合法的表達式。

分組匯總操作符

分組匯總操作符比較多，功能豐富且強大，這里簡要介紹其用途，詳細的用法后續(xù)再專文介紹。

操作符用途介紹
$accumulator返回累加結(jié)果
$addToSet把分組中不重復(fù)的表達式的值作為數(shù)組返回，注意數(shù)組的元素無序的，類似分組內(nèi)的distinct
$avg返回數(shù)值的平均值。非數(shù)值會被忽略
$bottom按照指定的順序返回分組中最后一個元素
$bottomN按照指定的順序返回分組中最后N個元素字段的集合，如果分組元素數(shù)量小于N，則返回全部
$count返回分組內(nèi)的元素數(shù)量
$first返回分組內(nèi)第一個元素表達式的結(jié)果
$firstN返回分組內(nèi)前n個元素的聚合。只有文檔有序時才有意義
$last返回分組中最后一個文檔的表達式的結(jié)果
$lastN返回分組內(nèi)最后n個元素的聚合。只有文檔有序時才有意義
$max返回每個分組表達式值的最大值
$maxN返回分組內(nèi)最大的n個元素的集合
$median返回分組中的中位數(shù)
$mergeObjects返回分組合并后的文檔
$min返回分組內(nèi)表達式的最小值
$percentile返回與指定百分位數(shù)值相對應(yīng)的值的數(shù)組
$push返回每個分組表達式值的數(shù)組
$stdDevPop返回標準差
$stdDevSamp返回樣本標準差
$sum返回合計值，忽略空值
$top根據(jù)指定的順序返回組內(nèi)最前面的元素
$topN根據(jù)指定的順序返回組內(nèi)前N個元素的聚合

注意

  • $group使用內(nèi)存不能超過100M，超過會報錯。如果想要處理更多數(shù)據(jù)或者少用一些內(nèi)存，可使用allowDiskUse選項把數(shù)據(jù)寫入臨時文件。
  • 當使用$first、$last等操作符時，可以考慮在參與排序的分組字段上添加索引，某些情況下，這些操作可以使用索引快速定位到相應(yīng)的記錄。

一些例子

統(tǒng)計數(shù)量

創(chuàng)建并插入數(shù)據(jù)：

db.sales.insertMany([
  { "_id" : 1, "item" : "abc", "price" : Decimal128("10"), "quantity" : Int32("2"), "date" : ISODate("2014-03-01T08:00:00Z") },
  { "_id" : 2, "item" : "jkl", "price" : Decimal128("20"), "quantity" : Int32("1"), "date" : ISODate("2014-03-01T09:00:00Z") },
  { "_id" : 3, "item" : "xyz", "price" : Decimal128("5"), "quantity" : Int32( "10"), "date" : ISODate("2014-03-15T09:00:00Z") },
  { "_id" : 4, "item" : "xyz", "price" : Decimal128("5"), "quantity" :  Int32("20") , "date" : ISODate("2014-04-04T11:21:39.736Z") },
  { "_id" : 5, "item" : "abc", "price" : Decimal128("10"), "quantity" : Int32("10") , "date" : ISODate("2014-04-04T21:23:13.331Z") },
  { "_id" : 6, "item" : "def", "price" : Decimal128("7.5"), "quantity": Int32("5" ) , "date" : ISODate("2015-06-04T05:08:13Z") },
  { "_id" : 7, "item" : "def", "price" : Decimal128("7.5"), "quantity": Int32("10") , "date" : ISODate("2015-09-10T08:43:00Z") },
  { "_id" : 8, "item" : "abc", "price" : Decimal128("10"), "quantity" : Int32("5" ) , "date" : ISODate("2016-02-06T20:20:13Z") },
])

統(tǒng)計sales全部文檔數(shù)量

相當于collection.find({}).count()

db.sales.aggregate( [
  {
    $group: {
       _id: null,
       count: { $count: { } }
    }
  }
] )

結(jié)果：

{ "_id" : null, "count" : 8 }

檢索不同的值，等價于distinct

仍以上例的sales集合數(shù)據(jù)為例

db.sales.aggregate( [ { $group : { _id : "$item" } } ] )

結(jié)果：

{ "_id" : "abc" }
{ "_id" : "jkl" }
{ "_id" : "def" }
{ "_id" : "xyz" }

等價于：

db.sales.distinct("item")

按Item分組

下面的聚合先按照item進行分組，計算每個item銷售總額，并且返回大于等于100的item。

db.sales.aggregate(
  [
    //階段1
    {
      $group :
        {
          _id : "$item",
          totalSaleAmount: { $sum: { $multiply: [ "$price", "$quantity" ] } }
        }
     },
     //階段2
     {
       $match: { "totalSaleAmount": { $gte: 100 } }
     }
   ]
 )

階段1：$group階段，根據(jù)item進行分組，并計算每個item的銷售總額。

階段2：$math階段，過濾結(jié)果文檔，只返回銷售總額totalSaleAmount大于等于100的文檔。

結(jié)果：

{ "_id" : "abc", "totalSaleAmount" : Decimal128("170") }
{ "_id" : "xyz", "totalSaleAmount" : Decimal128("150") }
{ "_id" : "def", "totalSaleAmount" : Decimal128("112.5") }

計算總數(shù)、合計和平均值

創(chuàng)建一個sales集合并插入記錄：

db.sales.insertMany([
  { "_id" : 1, "item" : "abc", "price" : Decimal128("10"), "quantity" : Int32("2"), "date" : ISODate("2014-03-01T08:00:00Z") },
  { "_id" : 2, "item" : "jkl", "price" : Decimal128("20"), "quantity" : Int32("1"), "date" : ISODate("2014-03-01T09:00:00Z") },
  { "_id" : 3, "item" : "xyz", "price" : Decimal128("5"), "quantity" : Int32( "10"), "date" : ISODate("2014-03-15T09:00:00Z") },
  { "_id" : 4, "item" : "xyz", "price" : Decimal128("5"), "quantity" :  Int32("20") , "date" : ISODate("2014-04-04T11:21:39.736Z") },
  { "_id" : 5, "item" : "abc", "price" : Decimal128("10"), "quantity" : Int32("10") , "date" : ISODate("2014-04-04T21:23:13.331Z") },
  { "_id" : 6, "item" : "def", "price" : Decimal128("7.5"), "quantity": Int32("5" ) , "date" : ISODate("2015-06-04T05:08:13Z") },
  { "_id" : 7, "item" : "def", "price" : Decimal128("7.5"), "quantity": Int32("10") , "date" : ISODate("2015-09-10T08:43:00Z") },
  { "_id" : 8, "item" : "abc", "price" : Decimal128("10"), "quantity" : Int32("5" ) , "date" : ISODate("2016-02-06T20:20:13Z") },
])

按照日期分組

下面的聚合管道計算2014年的銷售總額、平均銷量和銷售數(shù)量

db.sales.aggregate([
  //階段1
  {
    $match : { "date": { $gte: new ISODate("2014-01-01"), $lt: new ISODate("2015-01-01") } }
  },
  //階段2
  {
    $group : {
       _id : { $dateToString: { format: "%Y-%m-%d", date: "$date" } },
       totalSaleAmount: { $sum: { $multiply: [ "$price", "$quantity" ] } },
       averageQuantity: { $avg: "$quantity" },
       count: { $sum: 1 }
    }
  },
  //階段3
  {
    $sort : { totalSaleAmount: -1 }
  }
 ])

階段1使用$math只允許2014年的數(shù)據(jù)進入下一階段.

階段2使用$group根據(jù)日期進行分組，統(tǒng)計每個分組的銷售總額、平均銷量和銷售數(shù)量。

階段3使用$sort按照銷售總額進行降序排序

結(jié)果：

{
   "_id" : "2014-04-04",
   "totalSaleAmount" : Decimal128("200"),
   "averageQuantity" : 15, "count" : 2
}
{
   "_id" : "2014-03-15",
   "totalSaleAmount" : Decimal128("50"),
   "averageQuantity" : 10, "count" : 1
}
{
   "_id" : "2014-03-01",
   "totalSaleAmount" : Decimal128("40"),
   "averageQuantity" : 1.5, "count" : 2
}

按控制null分組

下面的聚合操作，指定分組_id為空，計算集合中所有文檔的總銷售額、平均數(shù)量和計數(shù)。

db.sales.aggregate([
  {
    $group : {
       _id : null,
       totalSaleAmount: { $sum: { $multiply: [ "$price", "$quantity" ] } },
       averageQuantity: { $avg: "$quantity" },
       count: { $sum: 1 }
    }
  }
 ])

結(jié)果：

{
  "_id" : null,
  "totalSaleAmount" : Decimal128("452.5"),
  "averageQuantity" : 7.875,
  "count" : 8
}

數(shù)據(jù)透視

創(chuàng)建books集合并插入數(shù)據(jù)

db.books.insertMany([
  { "_id" : 8751, "title" : "The Banquet", "author" : "Dante", "copies" : 2 },
  { "_id" : 8752, "title" : "Divine Comedy", "author" : "Dante", "copies" : 1 },
  { "_id" : 8645, "title" : "Eclogues", "author" : "Dante", "copies" : 2 },
  { "_id" : 7000, "title" : "The Odyssey", "author" : "Homer", "copies" : 10 },
  { "_id" : 7020, "title" : "Iliad", "author" : "Homer", "copies" : 10 }
])

根據(jù)作者對標題分組

下面的聚合操作將books集合中的數(shù)據(jù)透視為按作者分組的標題。

db.books.aggregate([
   { $group : { _id : "$author", books: { $push: "$title" } } }
 ])

結(jié)果

{ "_id" : "Homer", "books" : [ "The Odyssey", "Iliad" ] }
{ "_id" : "Dante", "books" : [ "The Banquet", "Divine Comedy", "Eclogues" ] }

根據(jù)作者對文檔分組

db.books.aggregate([
   // 階段1
   {
     $group : { _id : "$author", books: { $push: "$$ROOT" } }
   },
   // 階段2
   {
     $addFields:
       {
         totalCopies : { $sum: "$books.copies" }
       }
   }
 ])

階段1：分組$group，根據(jù)作者對文檔進行分組，使用$$ROOT把文檔作為books的元素。

階段2：$addFields會在輸出文檔中添加一個字段，即每位作者的圖書總印數(shù)。

結(jié)果：

{
  "_id" : "Homer",
  "books" :
     [
       { "_id" : 7000, "title" : "The Odyssey", "author" : "Homer", "copies" : 10 },
       { "_id" : 7020, "title" : "Iliad", "author" : "Homer", "copies" : 10 }
     ],
   "totalCopies" : 20
}

{
  "_id" : "Dante",
  "books" :
     [
       { "_id" : 8751, "title" : "The Banquet", "author" : "Dante", "copies" : 2 },
       { "_id" : 8752, "title" : "Divine Comedy", "author" : "Dante", "copies" : 1 },
       { "_id" : 8645, "title" : "Eclogues", "author" : "Dante", "copies" : 2 }
     ],
   "totalCopies" : 5
}

以上內(nèi)容參考mongodb官方文檔整理而來

總結(jié)

到此這篇關(guān)于MongoDB數(shù)據(jù)庫聚合之分組統(tǒng)計$group的用法詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)MongoDB分組統(tǒng)計$group用法內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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