mongodb中非常好用的Aggregate入门教程

《MongoDB Aggregate管道：从入门到实战》

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MongoDB Aggregate简介

MongoDB Aggregate管道是一个基于数据处理流水线的框架，它允许用户对集合中的数据进行分组、转换和计算等操作，Aggregate管道提供了一个类似于SQL中GROUP BY和JOIN的功能，可以帮助我们解决复杂的数据处理问题。

Aggregate管道的主要阶段

1、$match：筛选符合条件的文档。

2、$group：将集合中的文档分组，可用于计算总和、平均数、最大值、最小值等。

3、$sort：对输入的文档进行排序。

4、$project：选择、添加或删除文档的字段。

5、$lookup：执行左外连接，以另一个集合作为右表，类似于SQL中的JOIN。

6、$unwind：将数组字段中的每个元素拆分为单独的文档。

7、$limit：限制聚合管道返回的文档数。

8、$skip：在聚合管道中跳过指定数量的文档。

9、$out：将聚合管道的结果输出到指定的集合。

入门示例

1、$match示例

假设有一个名为“orders”的集合，包含以下文档：

{
  "_id": 1,
  "status": "A",
  "amount": 100
}
{
  "_id": 2,
  "status": "A",
  "amount": 200
}
{
  "_id": 3,
  "status": "D",
  "amount": 300
}

使用$match阶段筛选出状态为“A”的订单：

db.orders.aggregate([
  { $match: { status: "A" } }
])

2、$group示例

计算状态为“A”的订单的总金额：

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

3、$sort示例

将订单按照金额升序排序：

db.orders.aggregate([
  { $sort: { amount: 1 } }
])

4、$project示例

选择订单的_id、status和amount字段，同时计算每个订单的税额（假设税率为10%）：

db.orders.aggregate([
  { $project: { _id: 1, status: 1, amount: 1, tax: { $multiply: ["$amount", 0.1] } } }
])

5、$lookup示例

假设有一个名为“customers”的集合，包含以下文档：

{
  "_id": 1,
  "name": "Alice",
  "orderno": "A123"
}
{
  "_id": 2,
  "name": "Bob",
  "orderno": "B123"
}

现在我们希望将“orders”集合中的订单与“customers”集合中的客户信息进行关联：

db.orders.aggregate([
  {
    $lookup: {
      from: "customers",
      localField: "orderno",
      foreignField: "orderno",
      as: "customer"
    }
  }
])

6、$unwind示例

假设有一个名为“inventory”的集合，包含以下文档：

{
  "_id": 1,
  "sku": "abc123",
  "sizes": ["S", "M", "L"]
}

使用$unwind将sizes数组中的每个元素拆分为单独的文档：

db.inventory.aggregate([
  { $unwind: "$sizes" }
])

实战示例

假设我们有一个电商平台的订单数据，我们需要计算每个客户的总消费金额。

1、创建订单集合“orders”：

{
  "_id": 1,
  "customer_id": 1,
  "amount": 100
}
{
  "_id": 2,
  "customer_id": 2,
  "amount": 200
}
{
  "_id": 3,
  "customer_id": 1,
  "amount": 300
}

2、使用Aggregate管道计算每个客户的总消费金额：

db.orders.aggregate([
  { $group: { _id: "$customer_id", totalAmount: { $sum: "$amount" } } },
  { $sort: { totalAmount: -1 } }
])

3、输出结果：

{ "_id": 1, "totalAmount": 400 }
{ "_id": 2, "totalAmount": 200 }

通过以上示例，我们可以看到MongoDB Aggregate管道在处理复杂的数据聚合问题时非常灵活和强大，掌握Aggregate管道，可以帮助我们更高效地处理数据，满足各种业务需求。

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