(编辑：jimmy 日期: 2024/12/24 浏览：2)
听说项目里面Aggregation用的多，那就专门针对这个多多练习一下。
基本的操作包括：
"htmlcode">
#!/usr/bin/env python
# coding=utf-8
from pymongo import MongoClient
from random import randint
name1 = ["yang ", "li ", "zhou "]
name2 = [
"chao",
"hao",
"gao",
"qi gao",
"hao hao",
"gao gao",
"chao hao",
"ji gao",
"ji hao",
"li gao",
"li hao",
]
provinces = [
"guang dong",
"guang xi",
"shan dong",
"shan xi",
"he nan"
]
client = MongoClient('localhost', 27017)
db = client.student
sm = db.smessage
sm.remove()
for i in range(1, 100):
name = name1[randint(0, 2)] + name2[randint(0, 10)]
province = provinces[randint(0, 4)]
new_student = {
"name": name,
"age": randint(1, 30),
"province": province,
"subject": [
{"name": "chinese", "score": randint(0, 100)},
{"name": "math", "score": randint(0, 100)},
{"name": "english", "score": randint(0, 100)},
{"name": "chemic", "score": randint(0, 100)},
]}
print new_student
sm.insert_one(new_student)
print sm.count()
好了，现在数据库里面有100条学生数据了。
现在我要得到广东学生的平均年龄，在mongo控制台输入：
如果想到得到所有省份的平均年龄，那就更加简单了：
db.smessage.aggregate(
{$match: {province: "guang dong"}}
)
{ "_id" : "guang xi", "age" : 15.19047619047619 }
{ "_id" : "guang dong", "age" : 16.05263157894737 }
{ "_id" : "shan dong", "age" : 17.44 }
{ "_id" : "he nan", "age" : 20 }
{ "_id" : "shan xi", "age" : 16.41176470588235 }
如果想得到广东省所有科目的平均成绩：
db.smessage.aggregate(
{$match: {province: "guang dong"}},
{$unwind: "$subject"},
{$group: { _id: {province:"$province",sujname:"$subject.name"}, per:{$avg:"$subject.score"}}}
)
加上排序：
db.smessage.aggregate(
{$match: {province: "guang dong"}},
{$unwind: "$subject"},
{$group: { _id: {province:"$province",sujname:"$subject.name"}, per:{$avg:"$subject.score"}}},
{$sort:{per:1}}
)
实验二、寻找发帖水王
有一个保存着杂志文章的集合，你可能希望找出发表文章最多的那个作者。假设每篇文章被保存为MongoDB中的一个文档。
1、插入数据
#!/usr/bin/env python
# coding=utf-8
from pymongo import MongoClient
from random import randint
name = [
'yangx',
'yxxx',
'laok',
'kkk',
'ji',
'gaoxiao',
'laoj',
'meimei',
'jj',
'manwang',
]
title = [
'123',
'321',
'12',
'21',
'aaa',
'bbb',
'ccc',
'sss',
'aaaa',
'cccc',
]
client = MongoClient('localhost', 30999)
db = client.test
bbs = db.bbs
bbs.remove()
for i in range(1, 10000):
na = name[randint(0, 9)]
ti = title[randint(0, 9)]
newcard = {
'author': na,
'title': ti,
}
bbs.insert_one(newcard)
print bbs.count()
现在我们拥有了10000条文章数据了。
2、用$project将author字段投射出来
{"$project": {"author":1}}
这个语法与查询中的字段选择器比较像：可以通过指定"fieldname" : 1选择需要投射的字段，或者通过指定"fieldname":0排除不需要的字段。
执行完这个"$project"操作之后，结果集中的每个文档都会以{"_id" : id, "author" : "authorName"}这样的形式表示。这些结果只会在内存中存在，不会被写入磁盘。
3、用group将作者名称分组
{"group":{"_id":"$author","count":{"$sum":1}}}
这样就会将作者按照名字排序，某个作者的名字每出现一次，就会对这个作者的"count"加1。
这里首先指定了需要进行分组的字段"author"。这是由"_id" : "$author"指定的。可以将这个操作想象为：这个操作执行完后，每个作者只对应一个结果文档，所以"author"就成了文档的唯一标识符（"_id"）。
第二个字段的意思是为分组内每个文档的"count"字段加1。注意，新加入的文档中并不会有"count"字段；这"$group"创建的一个新字段。
执行完这一步之后，结果集中的每个文档会是这样的结构：{"_id" : "authorName", "count" : articleCount}。
4、用sort排序
{"$sort" : {"count" : -1}}
这个操作会对结果集中的文档根据"count"字段进行降序排列。
5、限制结果为前5个文档
{"$limit" : 5}
这个操作将最终的返回结果限制为当前结果中的前5个文档。
在MongoDB中实际运行时，要将这些操作分别传给aggregate()函数：
> db.articles.aggregate({"$project" : {"author" : 1}},
... {"$group" : {"_id" : "$author", "count" : {"$sum" : 1}}},
... {"$sort" : {"count" : -1}},
... {"$limit" : 5}
... )
aggregate()会返回一个文档数组，其中的内容是发表文章最多的5个作者。
{ "_id" : "yangx", "count" : 1028 }
{ "_id" : "laok", "count" : 1027 }
{ "_id" : "kkk", "count" : 1012 }
{ "_id" : "yxxx", "count" : 1010 }
{ "_id" : "ji", "count" : 1007 }
我在db中造了些数据(数据时随机生成的, 能用即可)，没有建索引，文档结构如下：
Document结构:
{
"_id" : ObjectId("509944545"),
"province" : "海南",
"age" : 21,
"subjects" : [
{
"name"："语文",
"score" : 53
},
{
"name"："数学",
"score" : 27
},
{
"name"："英语",
"score" : 35
}
],
"name" : "刘雨"
}
接下来要实现两个功能：
接下来一一道来
统计上海学生平均年龄
从这个需求来讲，要实现功能要有几个步骤: 1. 找出上海的学生. 2. 统计平均年龄 (当然也可以先算出所有省份的平均值再找出上海的)。如此思路也就清晰了
首先上 $match, 取出上海学生
{$match:{'province':'上海'}}
接下来 用 $group 统计平均年龄
{$group:{_id:'$province',$avg:'$age'}}
$avg 是 $group的子命令，用于求平均值，类似的还有 $sum, $max ....
上面两个命令等价于
select province, avg(age) from student where province = '上海' group by province
下面是Java代码
Mongo m = new Mongo("localhost", 27017);
DB db = m.getDB("test");
DBCollection coll = db.getCollection("student");
/*创建 $match, 作用相当于query*/
DBObject match = new BasicDBObject("$match", new BasicDBObject("province", "上海"));
/* Group操作*/
DBObject groupFields = new BasicDBObject("_id", "$province");
groupFields.put("AvgAge", new BasicDBObject("$avg", "$age"));
DBObject group = new BasicDBObject("$group", groupFields);
/* 查看Group结果 */
AggregationOutput output = coll.aggregate(match, group); // 执行 aggregation命令
System.out.println(output.getCommandResult());
输出结果：
{ "serverUsed" : "localhost/127.0.0.1:27017" ,
"result" : [
{ "_id" : "上海" , "AvgAge" : 32.09375}
] ,
"ok" : 1.0
}
如此工程就结束了，再看另外一个需求
统计每个省各科平均成绩
首先更具数据库文档结构，subjects是数组形式，需要先‘劈'开，然后再进行统计
主要处理步骤如下：
1. 先用$unwind 拆数组 2. 按照 province, subject 分租并求各科目平均分
$unwind 拆数组
{$unwind:'$subjects'}
按照 province, subject 分组，并求平均分
{$group:{
_id:{
subjname:”$subjects.name”, // 指定group字段之一 subjects.name, 并重命名为 subjname
province:'$province' // 指定group字段之一 province, 并重命名为 province(没变)
},
AvgScore:{
$avg:”$subjects.score” // 对 subjects.score 求平均
}
}
java代码如下:
Mongo m = new Mongo("localhost", 27017);
DB db = m.getDB("test");
DBCollection coll = db.getCollection("student");
/* 创建 $unwind 操作, 用于切分数组*/
DBObject unwind = new BasicDBObject("$unwind", "$subjects");
/* Group操作*/
DBObject groupFields = new BasicDBObject("_id", new BasicDBObject("subjname", "$subjects.name").append("province", "$province"));
groupFields.put("AvgScore", new BasicDBObject("$avg", "$subjects.scores"));
DBObject group = new BasicDBObject("$group", groupFields);
/* 查看Group结果 */
AggregationOutput output = coll.aggregate(unwind, group); // 执行 aggregation命令
System.out.println(output.getCommandResult());
输出结果
{ "serverUsed" : "localhost/127.0.0.1:27017" ,
"result" : [
{ "_id" : { "subjname" : "英语" , "province" : "海南"} , "AvgScore" : 58.1} ,
{ "_id" : { "subjname" : "数学" , "province" : "海南"} , "AvgScore" : 60.485} ,
{ "_id" : { "subjname" : "语文" , "province" : "江西"} , "AvgScore" : 55.538} ,
{ "_id" : { "subjname" : "英语" , "province" : "上海"} , "AvgScore" : 57.65625} ,
{ "_id" : { "subjname" : "数学" , "province" : "广东"} , "AvgScore" : 56.690} ,
{ "_id" : { "subjname" : "数学" , "province" : "上海"} , "AvgScore" : 55.671875} ,
{ "_id" : { "subjname" : "语文" , "province" : "上海"} , "AvgScore" : 56.734375} ,
{ "_id" : { "subjname" : "英语" , "province" : "云南"} , "AvgScore" : 55.7301 } ,
.
.
.
.
"ok" : 1.0
}
统计就此结束.... 稍等，似乎有点太粗糙了，虽然统计出来的，但是根本没法看，同一个省份的科目都不在一起。囧
接下来进行下加强,
支线任务： 将同一省份的科目成绩统计到一起( 即，期望 'province':'xxxxx', avgscores:[ {'xxx':xxx}, ....] 这样的形式)
要做的有一件事，在前面的统计结果的基础上，先用 $project 将平均分和成绩揉到一起，即形如下面的样子
{ "subjinfo" : { "subjname" : "英语" ,"AvgScores" : 58.1 } ,"province" : "海南" }
再按省份group，将各科目的平均分push到一块，命令如下：
$project 重构group结果
{$project：{province:"$_id.province", subjinfo:{"subjname":"$_id.subjname", "avgscore":"$AvgScore"}}
$使用 group 再次分组
{$group:{_id:"$province", avginfo:{$push:"$subjinfo"}}}
java 代码如下：
Mongo m = new Mongo("localhost", 27017);
DB db = m.getDB("test");
DBCollection coll = db.getCollection("student");
/* 创建 $unwind 操作, 用于切分数组*/
DBObject unwind = new BasicDBObject("$unwind", "$subjects");
/* Group操作*/
DBObject groupFields = new BasicDBObject("_id", new BasicDBObject("subjname", "$subjects.name").append("province", "$province"));
groupFields.put("AvgScore", new BasicDBObject("$avg", "$subjects.scores"));
DBObject group = new BasicDBObject("$group", groupFields);
/* Reshape Group Result*/
DBObject projectFields = new BasicDBObject();
projectFields.put("province", "$_id.province");
projectFields.put("subjinfo", new BasicDBObject("subjname","$_id.subjname").append("avgscore", "$AvgScore"));
DBObject project = new BasicDBObject("$project", projectFields);
/* 将结果push到一起*/
DBObject groupAgainFields = new BasicDBObject("_id", "$province");
groupAgainFields.put("avginfo", new BasicDBObject("$push", "$subjinfo"));
DBObject reshapeGroup = new BasicDBObject("$group", groupAgainFields);
/* 查看Group结果 */
AggregationOutput output = coll.aggregate(unwind, group, project, reshapeGroup);
System.out.println(output.getCommandResult());
结果如下：
{ "serverUsed" : "localhost/127.0.0.1:27017" ,
"result" : [
{ "_id" : "辽宁" , "avginfo" : [ { "subjname" : "数学" , "avgscore" : 56.46666666666667} , { "subjname" : "英语" , "avgscore" : 52.093333333333334} , { "subjname" : "语文" , "avgscore" : 50.53333333333333}]} ,
{ "_id" : "四川" , "avginfo" : [ { "subjname" : "数学" , "avgscore" : 52.72727272727273} , { "subjname" : "英语" , "avgscore" : 55.90909090909091} , { "subjname" : "语文" , "avgscore" : 57.59090909090909}]} ,
{ "_id" : "重庆" , "avginfo" : [ { "subjname" : "语文" , "avgscore" : 56.077922077922075} , { "subjname" : "英语" , "avgscore" : 54.84415584415584} , { "subjname" : "数学" , "avgscore" : 55.33766233766234}]} ,
{ "_id" : "安徽" , "avginfo" : [ { "subjname" : "英语" , "avgscore" : 55.458333333333336} , { "subjname" : "数学" , "avgscore" : 54.47222222222222} , { "subjname" : "语文" , "avgscore" : 52.80555555555556}]}
.
.
.
] , "ok" : 1.0}