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MongoDB 中聚合统计计算--$SUM表达式
来源:cnblogs  作者:东山絮柳仔  时间:2019/8/26 8:38:44  对本文有异议

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:

  1. {
  2. title: 'MongoDB Overview',
  3. description: 'MongoDB is no sql database',
  4. by_user: 'runoob.com',
  5. url: 'http://www.runoob.com',
  6. tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
  7. likes: 100
  8. },
  9. {
  10. title: 'NoSQL Overview',
  11. description: 'No sql database is very fast',
  12. by_user: 'runoob.com',
  13. url: 'http://www.runoob.com',
  14. tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
  15. likes: 10
  16. },
  17. {
  18. title: 'Neo4j Overview',
  19. description: 'Neo4j is no sql database',
  20. by_user: 'Neo4j',
  21. url: 'http://www.neo4j.com',
  22. tags: ['neo4j', 'database', 'NoSQL'],
  23. likes: 750
  24. }

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

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

查询结果如下:

  1. /* 1 */
  2. {
  3. "_id" : "Neo4j",
  4. "num_tutorial" : 1
  5. },
  6. /* 2 */
  7. {
  8. "_id" : "runoob.com",
  9. "num_tutorial" : 2
  10. }

Case 2

统计每个作者被like的总和,计算表达式:

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

查询结果如下;

  1. /* 1 */
  2. {
  3. "_id" : "Neo4j",
  4. "num_tutorial" : 750
  5. },
  6. /* 2 */
  7. {
  8. "_id" : "runoob.com",
  9. "num_tutorial" : 110
  10. }

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:

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

  1. db.sales.aggregate(
  2. [
  3. {
  4. $group:
  5. {
  6. _id: { day: { $dayOfYear: "$date"}, year: { $year: "$date" } },
  7. totalAmount: { $sum: { $multiply: [ "$price", "$quantity" ] } },
  8. count: { $sum: 1 }
  9. }
  10. }
  11. ]
  12. )

查询结果是:

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

Case 4

上面的,可以看出$group,我们都使用了_id,使用了分组,那么如果,我们的需求不需要分组,应该怎么办呢?

例如。我们现在要统计sales集合中一共卖出了多少件商品。

如果直接去掉group 阶段的_id,如下:

  1. db.sales.aggregate(
  2. [
  3. {
  4. $group:
  5. {
  6. totalAmount: { $sum: "$quantity" }
  7. }
  8. }
  9. ]
  10. )

则报错:

  1. {
  2. "message" : "a group specification must include an _id",
  3. "ok" : 0,
  4. "code" : 15955,
  5. "codeName" : "Location15955",
  6. "name" : "MongoError"
  7. }

我们还是需要添加上_id,但是可以添加个常量,及时根据常量分组,可以为  _id : "0" 可以是   _id : "a",   _id : "b",   还可以使_id : "x",   _id : "y" 等等。

例如:

  1. db.sales.aggregate(
  2. [
  3. {
  4. $group:
  5. {
  6. _id : "Total"
  7. totalAmount: { $sum: "$quantity" }
  8. }
  9. }
  10. ]
  11. )

查询结果为:

  1. {
  2. "_id" : "Total",
  3. "totalAmount" : 28
  4. }

2.$project阶段

Case 5

假设存在一个 students 集合,其数据结构如下:

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

  1. db.students.aggregate([
  2. {
  3. $project: {
  4. quizTotal: { $sum: "$quizzes"},
  5. labTotal: { $sum: "$labs" },
  6. examTotal: { $sum: [ "$final", "$midterm" ] }
  7. }
  8. }
  9. ])

其查询输出结果如下:

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

 

 

参考文献:

https://www.runoob.com/mongodb/mongodb-aggregate.html

https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/aggregation/sum/index.html

原文链接:http://www.cnblogs.com/xuliuzai/p/11400546.html

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