MongoDB中如何聚合统计计算

这篇文章将为大家详细讲解有关MongoDB中如何聚合统计计算，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

我们一般通过表达式$sum来计算总和。因为MongoDB的文档有数组字段，所以可以简单的将计算总和分成两种：

1，统计符合条件的所有文档的某个字段的总和；

2，统计每个文档的数组字段里面的各个数据值的和。这两种情况都可以通过$sum表达式来完成。

以上两种情况的聚合统计，分别对应与聚合框架中的 $group 操作步骤和 $project 操作步骤。

1.$group

直接看例子吧。

Case 1

测试集合mycol中的数据如下：

{  title: 'MongoDB Overview',   description: 'MongoDB is no sql database',  by_user: 'runoob.com',  url: 'http://www.runoob.com',  tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],  likes: 100 }, {  title: 'NoSQL Overview',   description: 'No sql database is very fast',  by_user: 'runoob.com',  url: 'http://www.runoob.com',  tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],  likes: 10 }, {  title: 'Neo4j Overview',   description: 'Neo4j is no sql database',  by_user: 'Neo4j',  url: 'http://www.neo4j.com',  tags: ['neo4j', 'database', 'NoSQL'],  likes: 750 }

现在我们通过以上集合计算每个作者所写的文章数，使用aggregate()计算

db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : 1}}}])

查询结果如下：

/* 1 */ {  "_id" : "Neo4j",  "num_tutorial" : 1 }, /* 2 */ {  "_id" : "runoob.com",  "num_tutorial" : 2 }

Case 2

统计每个作者被like的总和，计算表达式：

db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : "$likes"}}}])

查询结果如下;

/* 1 */ {  "_id" : "Neo4j",  "num_tutorial" : 750 }, /* 2 */ {  "_id" : "runoob.com",  "num_tutorial" : 110 }

Case 3

上面例子有些简单，我们再丰富一下，测试集合sales的数据如下：

{ "_id" : 1, "item" : "abc", "price" : 10, "quantity" : 2, "date" : ISODate("2014-01-01T08:00:00Z") } { "_id" : 2, "item" : "jkl", "price" : 20, "quantity" : 1, "date" : ISODate("2014-02-03T09:00:00Z") } { "_id" : 3, "item" : "xyz", "price" : 5, "quantity" : 5, "date" : ISODate("2014-02-03T09:05:00Z") } { "_id" : 4, "item" : "abc", "price" : 10, "quantity" : 10, "date" : ISODate("2014-02-15T08:00:00Z") } { "_id" : 5, "item" : "xyz", "price" : 5, "quantity" : 10, "date" : ISODate("2014-02-15T09:05:00Z") }

需要完成的目标是，基于日期分组，统计每天的销售额，聚合公式为：

db.sales.aggregate(  [   {   $group:    {    _id: { day: { $dayOfYear: "$date"}, year: { $year: "$date" } },    totalAmount: { $sum: { $multiply: [ "$price", "$quantity" ] } },    count: { $sum: 1 }    }   }  ] )

查询结果是：

{ "_id" : { "day" : 46, "year" : 2014 }, "totalAmount" : 150, "count" : 2 } { "_id" : { "day" : 34, "year" : 2014 }, "totalAmount" : 45, "count" : 2 } { "_id" : { "day" : 1, "year" : 2014 }, "totalAmount" : 20, "count" : 1 }

2.$project阶段

Case 4

假设存在一个 students 集合，其数据结构如下：

{ "_id": 1, "quizzes": [ 10, 6, 7 ], "labs": [ 5, 8 ], "final": 80, "midterm": 75 } { "_id": 2, "quizzes": [ 9, 10 ], "labs": [ 8, 8 ], "final": 95, "midterm": 80 } { "_id": 3, "quizzes": [ 4, 5, 5 ], "labs": [ 6, 5 ], "final": 78, "midterm": 70 }

现在的需求是统计每个学生的 平常的测验分数总和、实验分数总和、期末其中分数总和。

db.students.aggregate([  {   $project: {   quizTotal: { $sum: "$quizzes"},   labTotal: { $sum: "$labs" },   examTotal: { $sum: [ "$final", "$midterm" ] }   }  } ])

其查询输出结果如下：

{ "_id" : 1, "quizTotal" : 23, "labTotal" : 13, "examTotal" : 155 } { "_id" : 2, "quizTotal" : 19, "labTotal" : 16, "examTotal" : 175 } { "_id" : 3, "quizTotal" : 14, "labTotal" : 11, "examTotal" : 148 }

关于“MongoDB中如何聚合统计计算”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，使各位可以学到更多知识，如果觉得文章不错，请把它分享出去让更多的人看到。