MongoDB中如何聚合统计计算
发表于:2024-11-26 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2024年11月26日,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$sum来计算总和。因为MongoDB的
千家信息网最后更新 2024年11月26日MongoDB中如何聚合统计计算
这篇文章将为大家详细讲解有关MongoDB中如何聚合统计计算,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
我们一般通过表达式$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。
统计
总和
数据
结果
查询
分数
字段
文档
篇文章
表达式
作者
例子
情况
数组
文章
更多
步骤
测试
不错
实用
数据库的安全要保护哪些东西
数据库安全各自的含义是什么
生产安全数据库录入
数据库的安全性及管理
数据库安全策略包含哪些
海淀数据库安全审计系统
建立农村房屋安全信息数据库
易用的数据库客户端支持安全管理
连接数据库失败ssl安全错误
数据库的锁怎样保障安全
购买桌面共享软件开发
新浪科技大学互联网
家用电脑改装服务器
密码学网络安全论文
潮汕正规软件开发哪里有
保定软件开发培训多少钱
哪里有浪潮服务器客服电话
外汇交易数据软件开发
pgsql 创建数据库
计算机网络技术研究生
5g时代网络安全和治理探索
完美国际忘记服务器
游戏网络技术有限公司是做什么的
软件开发三大风险估算人员流动
以网络安全手册为主题的手抄报
研究网络服务器安全的意义
联机检索数据库
数据库原理及应用考试重点
生财有道视频软件开发
非关系型分析数据库
app数据库怎么做
券商怎么注册交易服务器
国家针对网络安全立法
网络安全等级保护出什么科目
富士通服务器管理口账号密码
外汇交易数据软件开发
中石化收件服务器
数据库高校活动策划
深圳中升互联网科技
远程管理服务器怎么安装