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MongoDB聚合总结

MongoDB聚合总结

作者: ting723 | 来源:发表于2018-04-23 19:02 被阅读68次

本文是以下两篇引用的博客的从新整理修改而成

零、引用

MongoDB聚合

MongoDB聚合

一、Aggregate 简介

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

二、处理示例图

mongodb-aggregate.png

三、特点:

  1. db.collection.aggregate() 可以多个管道,能方便地进行数据的处理
  2. db.collection.aggregate() 使用了MongoDB内置的原生操作,聚合效率非常高,支持类似SQL Group By的操作,而不再需要用户编写自定义的JavaScript例程
  3. 每个阶段管道限制为100M的内存。如果一个节点管道超过这个极限,MongoDB将产生一个错误。可以设置allowDiskUse=true 将管道数据写入临时文件,解决这个限制
  4. db.collection.aggregate() 可以作用在分片集合,但结果不能输出在分片集合,MapReduce可以作用在分片集合,结果也可以输出在分片集合
  5. db.collection.aggregate() 方法可以返回一个指针(cursor),数据放在内存中,直接操作。跟Mongo shell 一样指针操作
  6. db.collection.aggregate() 输出结果只能保存在一个文档中,BSON Document大小限制为16M。可以通过返回指针解决,版本2.6中后面: db.collection.aggregate()方法返回一个指针,可以返回任何结果集的大小

四、aggregate语法:

语法模板: db.collection.aggregate(pipeline,options)

  1. pipeline 类型是Array 语法: db.collection.aggregate([{},...])

  2. $group语法: {$group: {_id:<expression>,<field1>:{<accumulator1>:<expression1>},...}}

    • _id 是要进行的分组的key
    • $group可以执行的表达式如下：
      • $sum 计算总和
      • $avg 计算平均值
      • $min 根据分组,获取集合中所有文档对应值的最小值
      • $max 根据分组,获取集合中所有文档对应值的最大值
      • $push 将指定的表达式的值添加到一个数组中
      • $addToSet 将表达式的值添加到一个集合中(无重复值)
      • $first 返回每组第一个文档,如果排序，按照排序，如果没有,按照默认的存储的顺序的第一个
      • $last 返回每组最后一个文档,如果排序，按照排序，如果没有,按照默认的存储的顺序的最后一个

  3. $project语法:

    • 可以对输入文档进行添加新字段或删除现有的字段，可以自定哪些字段显示与不显示。

  4. $match

    • 根据条件用于过滤数据，只输出符合条件的文档，如果放在pipeline前面，根据条件过滤数据，传输到下一个阶段管道，可以提高后续的数据处理效率。还可以放在out之前，对结果进行再一次过滤。

  5. $redact

    • 字段所处的document结构的级别

  6. $limit

    • 用来限制MongoDB聚合管道返回的文档数

  7. $skip

    • 在聚合管道中跳过指定数量的文档，并返回余下的文档。

  8. $unwind

    • 将文档中的某一个数组类型字段拆分成多条，每条包含数组中的一个值。

  9. $sample

    • 随机选择从其输入指定数量的文档。如果是大于或等于5%的collection的文档，$sample进行收集扫描，进行排序，然后选择顶部的文件。因此，$sample 在收集阶段是受排序的内存限制。
    • 语法: { $sample: { size: <positive integer> } }

  10. $sort

    • 将输入文档排序后输出。

  11. $geoNear

    • 用于地理位置数据分析。

  12. $out

    • 必须为pipeline最后一个阶段管道，因为是将最后计算结果写入到指定的collection中。

  13. $indexStats

    • 返回数据集合的每个索引的使用情况。
    • 语法: { $indexStats: { } }

  14. group

    • 将集合中的文档分组，可用于统计结果，$group首先将数据根据key进行分组。

  15. options参数

    • explain:返回指定aggregate各个阶段管道的执行计划信息。
    • 他操作返回一个游标，包含aggregate执行计划详细信息。

五、代码示例:

示例代码过长,可以咯过,建议直接使用Ctrl+F搜索

db.items.insert( [
  {
   "quantity" : 2,
   "price" : 5.0,
   "pnumber" : "p003",
  },{
   "quantity" : 2,
   "price" : 8.0,
   "pnumber" : "p002"
  },{
   "quantity" : 1,
   "price" : 4.0,
   "pnumber" : "p002"
  },{
   "quantity" : 2,
   "price" : 4.0,
   "pnumber" : "p001"
  },{
   "quantity" : 4,
   "price" : 10.0,
   "pnumber" : "p003"
  },{
   "quantity" : 10,
   "price" : 20.0,
   "pnumber" : "p001"
  },{
   "quantity" : 10,
   "price" : 20.0,
   "pnumber" : "p003"
  },{
   "quantity" : 5,
   "price" : 10.0,
   "pnumber" : "p002"
  }
])     

// group 示例
> db.items.count()
8
> db.items.aggregate([{$group:{_id:null,count:{$sum:1}}}])
{ "_id" : null, "count" : 8 }

> db.items.aggregate([{$group:{_id:null,total:{$sum:"$quantity"}}}])
{ "_id" : null, "total" : 36 }

> db.items.aggregate([{$group:{_id:"$pnumber",total:{$sum:"$quantity"}}}])
{ "_id" : "p001", "total" : 12 }
{ "_id" : "p002", "total" : 8 }
{ "_id" : "p003", "total" : 16 }

> db.items.aggregate([{$group:{_id:"$pnumber",max:{$max:"$quantity"}}}])
{ "_id" : "p001", "max" : 10 }
{ "_id" : "p002", "max" : 5 }
{ "_id" : "p003", "max" : 10 } 

> db.items.aggregate([{$group:{_id:"$pnumber",min:{$min:"$quantity"}}}])
{ "_id" : "p001", "min" : 2 }
{ "_id" : "p002", "min" : 1 }
{ "_id" : "p003", "min" : 2 }

> db.items.aggregate([{$group:{_id:"$pnumber",total:{$sum:"$quantity"}}}])
{ "_id" : "p001", "total" : 12 }
{ "_id" : "p002", "total" : 8 }
{ "_id" : "p003", "total" : 16 }
> db.items.aggregate([{$group:{_id:"$pnumber",total:{$sum:"$quantity"}}},{$group:{_id:null,max:{$max:"$total"}}}])
{ "_id" : null, "max" : 16 }

 
> db.items.aggregate([{$group:{_id:"$pnumber",price:{$avg:"$price"}}}])
{ "_id" : "p001", "price" : 12 }
{ "_id" : "p002", "price" : 7.333333333333333 }
{ "_id" : "p003", "price" : 11.666666666666666 }

> db.items.aggregate([{$group:{_id:"$pnumber",quantitys:{$push:"$quantity"}}}])
{ "_id" : "p001", "quantitys" : [ 2, 10 ] }
{ "_id" : "p002", "quantitys" : [ 2, 1, 5 ] }
{ "_id" : "p003", "quantitys" : [ 2, 4, 10 ] }

> db.items.aggregate([{$group:{_id:"$pnumber",quantitys:{$push:{quantity:"$quantity",price:"$price"}}}}])
{ "_id" : "p001", "quantitys" : [ { "quantity" : 2, "price" : 4 }, { "quantity": 10, "price" : 20 } ] }
{ "_id" : "p002", "quantitys" : [ { "quantity" : 2, "price" : 8 }, { "quantity": 1, "price" : 4 }, { "quantity" : 5, "price" : 10 } ] }
{ "_id" : "p003", "quantitys" : [ { "quantity" : 2, "price" : 5 }, { "quantity": 4, "price" : 10 }, { "quantity" : 10, "price" : 20 } ] }


> db.items.aggregate([{$group:{_id:"$pnumber",quantitys:{$addToSet:"$quantity"}}}])
{ "_id" : "p001", "quantitys" : [ 10, 2 ] }
{ "_id" : "p002", "quantitys" : [ 5, 1, 2 ] }
{ "_id" : "p003", "quantitys" : [ 10, 4, 2 ] }

> db.items.aggregate([{$group:{_id:"$pnumber",quantityFrist:{$first:"$quantity"}}}])
{ "_id" : "p001", "quantityFrist" : 2 }
{ "_id" : "p002", "quantityFrist" : 2 }
{ "_id" : "p003", "quantityFrist" : 2 }

// $project 示例
> db.items.aggregate([{$group:{_id:null,count:{$sum:1}}},{$project:{"_id":0,"count":1}}])
{ "count" : 8 }


// $match 示例
> db.items.aggregate([{$group:{_id:"$pnumber",total:{$sum:"$quantity"}}},{$match:{total:{$gt:8}}}])
{ "_id" : "p001", "total" : 12 }
{ "_id" : "p003", "total" : 16 }

> db.items.aggregate([{$match:{"pnumber":"p001"}},{$group:{_id:null,total:{$sum:"$quantity"}}}])
{ "_id" : null, "total" : 12 } 

// $skip、$limit、$sort 
//    $limit、$skip、$sort、$match可以使用在阶段管道，如果使用在$group之前可以过滤掉一些数据，提高性能。

> db.items.aggregate([{ $skip: 2 },{ $limit: 4 }])
{ "_id" : ObjectId("574d937cfafef57ee4427ac4"), "quantity" : 1, "price" : 4, "pnumber" : "p002" }
{ "_id" : ObjectId("574d937cfafef57ee4427ac5"), "quantity" : 2, "price" : 4, "pnumber" : "p001" }
{ "_id" : ObjectId("574d937cfafef57ee4427ac6"), "quantity" : 4, "price" : 10, "pnumber" : "p003" }
{ "_id" : ObjectId("574d937cfafef57ee4427ac7"), "quantity" : 10, "price" : 20, "pnumber" : "p001" }
> db.items.aggregate([{ $limit: 4 },{ $skip: 2 }])
{ "_id" : ObjectId("574d937cfafef57ee4427ac4"), "quantity" : 1, "price" : 4, "pnumber" : "p002" }
{ "_id" : ObjectId("574d937cfafef57ee4427ac5"), "quantity" : 2, "price" : 4, "pnumber" : "p001" }

// $unwind
> db.items.aggregate([{$group:{_id:"$pnumber",quantitys:{$push:"$quantity"}}}])
{ "_id" : "p001", "quantitys" : [ 2, 10 ] }
{ "_id" : "p002", "quantitys" : [ 2, 1, 5 ] }
{ "_id" : "p003", "quantitys" : [ 2, 4, 10 ] }
> db.items.aggregate([{$group:{_id:"$pnumber",quantitys:{$push:"$quantity"}}},{$unwind:"$quantitys"}])
{ "_id" : "p001", "quantitys" : 2 }
{ "_id" : "p001", "quantitys" : 10 }
{ "_id" : "p002", "quantitys" : 2 }
{ "_id" : "p002", "quantitys" : 1 }
{ "_id" : "p002", "quantitys" : 5 }
{ "_id" : "p003", "quantitys" : 2 }
{ "_id" : "p003", "quantitys" : 4 }
{ "_id" : "p003", "quantitys" : 10 }

// $out
//必须为pipeline最后一个阶段管道，因为是将最后计算结果写入到指定的collection中。
{ "_id" : "p001", "quantitys" : 2 }
{ "_id" : "p001", "quantitys" : 10 }
{ "_id" : "p002", "quantitys" : 2 }
{ "_id" : "p002", "quantitys" : 1 }
{ "_id" : "p002", "quantitys" : 5 }
{ "_id" : "p003", "quantitys" : 2 }
{ "_id" : "p003", "quantitys" : 4 }
{ "_id" : "p003", "quantitys" : 10 }

> db.items.aggregate([{$group:{_id:"$pnumber",quantitys:{$push:"$quantity"}}},{$unwind:"$quantitys"},{$project:{"_id":0,"quantitys":1}},{$out:"result"}])
> db.result.find()
{ "_id" : ObjectId("57529143746e15e8aa207a29"), "quantitys" : 2 }
{ "_id" : ObjectId("57529143746e15e8aa207a2a"), "quantitys" : 10 }
{ "_id" : ObjectId("57529143746e15e8aa207a2b"), "quantitys" : 2 }
{ "_id" : ObjectId("57529143746e15e8aa207a2c"), "quantitys" : 1 }
{ "_id" : ObjectId("57529143746e15e8aa207a2d"), "quantitys" : 5 }
{ "_id" : ObjectId("57529143746e15e8aa207a2e"), "quantitys" : 2 }
{ "_id" : ObjectId("57529143746e15e8aa207a2f"), "quantitys" : 4 }
{ "_id" : ObjectId("57529143746e15e8aa207a30"), "quantitys" : 10 }

// $redact
/*语法：{ $redact: <expression> }
   $redact 跟$cond结合使用，并在$cond里面使用了if 、then、else表达式，if-else缺一不可，$redact还有三个重要的参数：
     1）$$DESCEND： 返回包含当前document级别的所有字段，并且会继续判字段包含内嵌文档，内嵌文档的字段也会去判断是否符合条件。
     2）$$PRUNE：返回不包含当前文档或者内嵌文档级别的所有字段，不会继续检测此级别的其他字段，即使这些字段的内嵌文档持有相同的访问级别。
     3）$$KEEP：返回包含当前文档或内嵌文档级别的所有字段，不再继续检测此级别的其他字段，即使这些字段的内嵌文档中持有不同的访问级别。
**/

//  level=1则值为为$$DESCEND，否则为$$PRUNE，从顶部开始扫描下去，执行$$DESCEND包含当前document级别的所有fields。当前级别字段的内嵌文档将会被继续检测。
db.redact.insert(
  {
  _id: 1,
  level: 1,
  status: "A",
  acct_id: "xyz123",
  cc: [{
    level: 1,
    type: "yy",
    num: 000000000000,
    exp_date: ISODate("2015-11-01T00:00:00.000Z"),
    billing_addr: {
      level: 5,
      addr1: "123 ABC Street",
      city: "Some City"
    }
  },{
     level: 3,
    type: "yy",
    num: 000000000000,
    exp_date: ISODate("2015-11-01T00:00:00.000Z"),
    billing_addr: {
      level: 1,
      addr1: "123 ABC Street",
      city: "Some City"
    }
}]
})
 
db.redact.aggregate(
  [
    { $match: { status: "A" } },
    {
      $redact: {
        $cond: {
          if: { $eq: [ "$level", 1] },
          then: "$$DESCEND",
          else: "$$PRUNE"
        }
      }
    }
  ]
);

{
  "_id" : 1,
  "level" : 1,
  "status" : "A",
  "acct_id" : "xyz123",
  "cc" : [
           { "level" : 1,
     "type" : "yy",
 "num" : 0,
 "exp_date" : ISODate("2015-11-01T00:00:00Z")
}
   ]
 }

// 2. $$PRUNE：不包含当前文档或者内嵌文档级别的所有字段，不会继续检测此级别的其他字段，即使这些字段的内嵌文档持有相同的访问级别。连等级的字段都不显示，也不会去扫描等级字段包含下级。
db.redact.insert(
  {
  _id: 1,
  level: 1,
  status: "A",
  acct_id: "xyz123",
  cc: {
    level: 3,
    type: "yy",
    num: 000000000000,
    exp_date: ISODate("2015-11-01T00:00:00.000Z"),
    billing_addr: {
      level: 1,
      addr1: "123 ABC Street",
      city: "Some City"
    }
}
 }
)
db.redact.aggregate(
  [
    { $match: { status: "A" } },
    {
      $redact: {
        $cond: {
          if: { $eq: [ "$level", 3] },
          then: "$$PRUNE",
          else: "$$DESCEND"
        }
      }
    }
  ]
);
{ "_id" : 1, "level" : 1, "status" : "A", "acct_id" : "xyz123" }

//  3、$$KEEP：返回包含当前文档或内嵌文档级别的所有字段，不再继续检测此级别的其他字段，即使这些字段的内嵌文档中持有不同的访问级别。
db.redact.insert(
  {
  _id: 1,
  level: 1,
  status: "A",
  acct_id: "xyz123",
  cc: {
    level: 2,
    type: "yy",
    num: 000000000000,
    exp_date: ISODate("2015-11-01T00:00:00.000Z"),
    billing_addr: {
      level:3,
      addr1: "123 ABC Street",
      city: "Some City"
    }
}
 }
)

db.redact.aggregate(
  [
    { $match: { status: "A" } },
    {
      $redact: {
        $cond: {
          if: { $eq: [ "$level", 1] },
          then: "$$KEEP",
          else: "$$PRUNE"
        }
      }
    }
  ]
);
 
{ "_id" : 1, "level" : 1, "status" : "A", "acct_id" : "xyz123", "cc" : { "level" : 2, "type" : "yy", "num" : 0, "exp_date" : ISODate("2015-11-01T00:00:00Z"), "billing_addr" : { "level" : 3, "addr1" : "123 ABC Street", "city" : "Some City" } } }

// opiton 示例
db.items.aggregate([{$group:{_id:"$pnumber",total:{$sum:"$quantity"}}},{$group:{_id:null,max:{$max:"$total"}}}],{explain:true}) 

{
    "stages": [
        {
            "$cursor": {
                "query": {},
                "fields": {
                    "pnumber": 1,
                    "quantity": 1,
                    "_id": 0
                },
                "plan": {
                    "cursor": "BasicCursor",
                    "isMultiKey": false,
                    "scanAndOrder": false,
                    "allPlans": [
                        {
                            "cursor": "BasicCursor",
                            "isMultiKey": false,
                            "scanAndOrder": false
                        }
                    ]
                }
            }
        },
        {
            "$group": {
                "_id": "$pnumber",
                "total": {
                    "$sum": "$quantity"
                }
            }
        },
        {
            "$group": {
                "_id": {
                    "$const": null
                },
                "max": {
                    "$max": "$total"
                }
            }
        }
    ],
    "ok": 1
}

六、其他

  • allowDiskUse:每个阶段管道限制为100MB的内存，如果大于100MB的数据可以先写入临时文件。设置为true时，aggregate操作可时可以先将数据写入对应数据目录的子目录中的唯一并以_tmp结尾的文档中。
  • cursor:指定游标的初始批批大小。光标的字段的值是一个与场batchSize文件。
    • 语法: cursor: { batchSize: <int> } 
    var cursor=db.items.aggregate([{$group:{_id:"$pnumber",total:{$sum:"$quantity"}}},{ $limit: 2 }],{cursor: { batchSize: 1 }})
  • mongodb shell 设置游标大小cursor.batchSize(size) 一次返回多少条,游标提供了很多方法：
    • cursor.hasNext()
    • cursor.next()
    • cursor.toArray()
    • cursor.forEach()
    • cursor.map()
    • cursor.objsLeftInBatch()
    • cursor.itcount()
    • cursor.pretty()
  • bypassDocumentValidation:只有当你指定了$out操作符，使db.collection.aggregate绕过文档验证操作过程中。这让您插入不符合验证要求的文档

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