mongodb4.4 Aggregation《四》-摩杜云开发者社区

1.在查询中使用累加器

(1). $min

返回最小值。 $min在以下阶段可用：

$group
$project
$addFields (从MongoDB 3.4开始提供)
$set (从MongoDB 4.2开始提供)
$replaceRoot (从MongoDB 3.4开始提供)
$replaceWith (从MongoDB 4.2开始提供)
$match stage that includes an $expr expression

注意：如果min操作的某些文档（但不是所有文档）的字段值为null或缺少该字段，min运算符只考虑字段的非null值和非缺失值。

如果min操作的所有文档的字段值为null或缺少该字段，min运算符将为最小值返回null。在group阶段中，如果表达式解析为数组，min不会遍历数组并将数组作为一个整体进行比较。

1).例子，在group中使用min

插入基础数据：

db.min_users15.insert([
{ "_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") }
])

根据item字段对文档进行分组，下面的操作使用min累加器计算每个分组的最小数量。

db.min_users15.aggregate(
   [
     {
       $group:
         {
           _id: "$item",
           minQuantity: { $min: "$quantity" }
         }
     }
   ]
)

mongodb4.4 Aggregation《四》_字段

2).在 $project 阶段使用

插入基础数据：

db.min_users16.insert([
{ "_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 }
])

以下示例使用project阶段中的min计算最小测验分数、最低实验分数以及期末考试和期中考试的最低分数：

db.min_users16.aggregate([
   { $project: { quizMin: { $min: "$quizzes"}, labMin: { $min: "$labs" }, examMin: { $min: [ "$final", "$midterm" ] } } }
])

mongodb4.4 Aggregation《四》_数组_02

(2). $sum

计算并返回数值之和。sum忽略非数值。 $sum 可以在以下阶段使用：

$group
$project
$addFields (从MongoDB 3.4开始提供)
$set (从MongoDB 4.2开始提供)
$replaceRoot (从MongoDB 3.4开始提供)
$replaceWith (从MongoDB 4.2开始提供)
$match stage that includes an $expr expression

注意：如果在包含数值和非数值的字段上使用，sum将忽略非数值，并返回数值的总和。如果用于集合中任何文档中都不存在的字段，sum将为该字段返回0。如果所有操作数都不是数字，sum返回0。

插入基础数据：

db.sum_users17.insert([
{ "_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") }
])

1).下面的操作使用sum累加器计算每组文档的总金额和计数

db.sum_users17.aggregate(
   [
     {
       $group:
         {
           _id: { day: { $dayOfYear: "$date"}, year: { $year: "$date" } },
           totalAmount: { $sum: { $multiply: [ "$price", "$quantity" ] } },
           count: { $sum: 1 }
         }
     }
   ]
)

mongodb4.4 Aggregation《四》_数组_03

2).对不存在的字段使用sum将返回值0。以下操作尝试对数量进行sum：

db.sum_users17.aggregate(
   [
     {
       $group:
         {
           _id: { day: { $dayOfYear: "$date"}, year: { $year: "$date" } },
           totalAmount: { $sum: "$qty" },
           count: { $sum: 1 }
         }
     }
   ]
)

mongodb4.4 Aggregation《四》_数组_04

3).在 $project 阶段使用

插入基础数据

db.sum_users18.insert([
{ "_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 }
])

以下示例使用project阶段中的sum计算测验总成绩、实验室总成绩以及期末考试和期中考试的总成绩：

db.sum_users18.aggregate([
   {
     $project: {
       quizTotal: { $sum: "$quizzes"},
       labTotal: { $sum: "$labs" },
       examTotal: { $sum: [ "$final", "$midterm" ] }
     }
   }
])

mongodb4.4 Aggregation《四》_数组_05

(3). $first

1).aggregation accumulator（聚集累加器）

返回相同分组的，第一个文档

插入基础数据：

db.sales.insert([
{ "_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") },
{ "_id" : 6, "item" : "xyz", "price" : 5, "quantity" : 5, "date" : ISODate("2014-02-15T12:05:10Z") },
{ "_id" : 7, "item" : "xyz", "price" : 5, "quantity" : 10, "date" : ISODate("2014-02-15T14:12:12Z") }
])

将文档按项目字段分组时，以下操作使用first累加器计算每个项目的第一个销售日期：

db.sales.aggregate(
   [
     { $sort: { item: 1, date: 1 } },
     {
       $group:
         {
           _id: "$item",
           firstSalesDate: { $first: "$date" }
         }
     }
   ]
)

mongodb4.4 Aggregation《四》_数组_06

2).返回数组中的第一个元素（4.4版中的新增功能。）

注意：

如果操作数解析为非空数组，则$first返回数组中的第一个元素：

如果操作数解析为空数组[]，则$first不返回值。

如果操作数为null或丢失，则$first返回null。

插入基础数据：

db.example1.insertMany([
     { "_id" : 1, "x" : [ 1, 2, 3 ] },      // Non-empty array
     { "_id" : 2, "x" : [ [ ] ] },          // Non-empty array
     { "_id" : 3, "x" : [ null ] },         // Non-empty array
     { "_id" : 4, "x" : [ ] },              // Empty array
     { "_id" : 5, "x" : null },             // Is null
     { "_id" : 6 }                          // Is Missing
])

返回数组中的第一个元素：

db.example1.aggregate([
   { $addFields: { firstElem: { $first: "$x" } } }
])

mongodb4.4 Aggregation《四》_bc_07

如果操作数不能解析为数组，为null或丢失，则整个聚合操作都会出错。例如，使用以下文档创建一个测试集合example2：

db.example2.insertMany([
   { "_id" : 1, "x" : [ 1, 2, 3 ] },
   { "_id" : 2, "x" : 2 },             // x is not an array/null or missing
])

由于{{_id“：2，” x“：2}文档，以下聚合操作将返回错误：

wang> db.example2.aggregate( { $addFields: { firstElem: { $first: "$x" } } } )
uncaught exception: Error: command failed: {
        "ok" : 0,
        "errmsg" : "$first's argument must be an array, but is double",
        "code" : 28689,
        "codeName" : "Location28689"
} : aggregate failed :
_getErrorWithCode@src/mongo/shell/utils.js:25:13
doassert@src/mongo/shell/assert.js:18:14
_assertCommandWorked@src/mongo/shell/assert.js:618:17
assert.commandWorked@src/mongo/shell/assert.js:708:16
DB.prototype._runAggregate@src/mongo/shell/db.js:266:5
DBCollection.prototype.aggregate@src/mongo/shell/collection.js:1046:12
@(shell):1:1
wang>

使用以下文档创建样本收集运行日志：

db.runninglog.insertMany([
   { "_id" : 1, "team" : "Anteater", log: [ { run: 1, distance: 8 }, { run2: 2, distance: 7.5 }, { run: 3, distance: 9.2 } ] },
   { "_id" : 2, "team" : "Bears", log: [ { run: 1, distance: 18 }, { run2: 2, distance: 17 }, { run: 3, distance: 16 } ] },
   { "_id" : 3, "team" : "Cobras", log: [ { run: 1, distance: 2 } ] }
])

以下聚合使用日志数组上的first和last运算符检索第一次运行和最后一次运行的信息：

wang> db.runninglog.aggregate([    { $addFields: { firstrun: { $first: "$log" }, lastrun: { $last: "$log" } } } ]).pretty()
{
        "_id" : 1,
        "team" : "Anteater",
        "log" : [
                {
                        "run" : 1,
                        "distance" : 8
                },
                {
                        "run2" : 2,
                        "distance" : 7.5
                },
                {
                        "run" : 3,
                        "distance" : 9.2
                }
        ],
        "firstrun" : {
                "run" : 1,
                "distance" : 8
        },
        "lastrun" : {
                "run" : 3,
                "distance" : 9.2
        }
}
{
        "_id" : 2,
        "team" : "Bears",
        "log" : [
                {
                        "run" : 1,
                        "distance" : 18
                },
                {
                        "run2" : 2,
                        "distance" : 17
                },
                {
                        "run" : 3,
                        "distance" : 16
                }
        ],
        "firstrun" : {
                "run" : 1,
                "distance" : 18
        },
        "lastrun" : {
                "run" : 3,
                "distance" : 16
        }
}
{
        "_id" : 3,
        "team" : "Cobras",
        "log" : [
                {
                        "run" : 1,
                        "distance" : 2
                }
        ],
        "firstrun" : {
                "run" : 1,
                "distance" : 2
        },
        "lastrun" : {
                "run" : 1,
                "distance" : 2
        }
}
wang>

要计算第一个距离和最后一个距离之间的变化，以下操作使用cond和size运算符来计算两个距离的差值（即subtract），如果日志数组中有两个或多个元素：

db.runninglog.aggregate([
  { $addFields: { firstrun: { $first: "$log" }, lastrun: { $last: "$log" } } },
  { $project: { team: 1, progress:
      {
        $cond: {
           if: { $gt: [ { $size:"$log" }, 1 ] } ,
           then: { $subtract: [ "$lastrun.distance", "$firstrun.distance"] },
           else: "Not enough data." }
      }

  }}
])

mongodb4.4 Aggregation《四》_数组_08

(4). $addToSet

返回所有唯一值的数组，这些唯一是通过group得到的

插入基础数据：

db.addtoset_sales.insert([
{ "_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("2014-02-15T09:12:00Z") }
])

以下操作按日期和年份分组，使用addToSet累加器来计算每个组出售的唯一商品的列表：

db.addtoset_sales.aggregate(
   [
     {
       $group:
         {
           _id: { day: { $dayOfYear: "$date"}, year: { $year: "$date" } },
           itemsSold: { $addToSet: "$item" }
         }
     }
   ]
)

(5). $push

返回该分组所有值的数组（不会去除重复记录）

插入基础数据：

db.push_sales.insert([
{ "_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") },
{ "_id" : 6, "item" : "xyz", "price" : 5, "quantity" : 5, "date" : ISODate("2014-02-15T12:05:10Z") },
{ "_id" : 7, "item" : "xyz", "price" : 5, "quantity" : 10, "date" : ISODate("2014-02-15T14:12:12Z") }
])

按日期字段的日期和年份分组文档，以下操作使用push累加器计算每个组的项目和销售数量列表：

db.push_sales.aggregate(
   [
     {
       $group:
         {
           _id: { day: { $dayOfYear: "$date"}, year: { $year: "$date" } },
           itemsSold: { $push:  { item: "$item", quantity: "$quantity" } }
         }
     }
   ]
).pretty()

结果如下：

{
        "_id" : {
                "day" : 34,
                "year" : 2014
        },
        "itemsSold" : [
                {
                        "item" : "jkl",
                        "quantity" : 1
                },
                {
                        "item" : "xyz",
                        "quantity" : 5
                }
        ]
}
{
        "_id" : {
                "day" : 1,
                "year" : 2014
        },
        "itemsSold" : [
                {
                        "item" : "abc",
                        "quantity" : 2
                }
        ]
}
{
        "_id" : {
                "day" : 46,
                "year" : 2014
        },
        "itemsSold" : [
                {
                        "item" : "abc",
                        "quantity" : 10
                },
                {
                        "item" : "xyz",
                        "quantity" : 10
                },
                {
                        "item" : "xyz",
                        "quantity" : 5
                },
                {
                        "item" : "xyz",
                        "quantity" : 10
                }
        ]
}
wang>