MongoDB 聚合查询

什么是 MongoDB 聚合框架

• MongoDB 聚合框架（Aggregation Framework）是一个计算框架，它可以：
  • 作用在一个或几个集合上；
  • 对集合中的数据进行的一系列运算；
  • 将这些数据转化为期望的形式；
• 从效果而言，聚合框架相当于 SQL 查询中的：
  • GROUP BY
  • LEFT OUTER JOIN
  • AS等

管道（Pipeline）和步骤（Stage）

• 整个聚合运算过程称为管道（Pipeline），它是由多个步骤（Stage）组成的，每个管道：
  • 接受一系列文档（原始数据）；
  • 每个步骤对这些文档进行一系列运算；
  • 结果文档输出给下一个步骤；

聚合运算的基本格式

pipeline = [$statge1, $stage2, ...$stageN];

db.<COLLECTION>.aggregate(
	pipeline,
	{	options }
);

常见步骤

步骤	作用	SQL等价运算符
$match	过滤	WHERE
$project	投影	AS
$sort	排序	ORDER BY
$group	分组	GROUP BY
$skip/$limit	结果限制	SKIP/LIMIT
$lookup	左外连接	LEFT OUTER JOIN

常见步骤中的运算符

$match	$project	$group
$eq/$gt/$gte/$lt/$lte	选择需要的或排除不需要的字段	$sum/$avg
$and/$or/$not/$in	$map/$reduce/$filter	$push/$addToSet
$geoWithin/$intersect	$range	$first/$last/$max/$min
	$multiply/$divide/$substract/$add
	$year/$month/$dayOfMonth/$hour/$minute/$second

步骤	作用	SQL等价运算符
$unwind	展开数组	N/A
$graphLookup	图搜索	N/A
		N/A

聚合运算的使用场景

聚合查询可以用于OLAP和OLTP场景。例如：

OLTP	OLAP
计算	分析一段时间内的销售总额、均值 计算一段时间内的净利润 分析购买人的年龄分布 分析学生成绩分布 统计员工绩效

MQL 常用步骤与 SQL 对比

SELECT 
	FIRST_NAME AS `名`,
	LAST_NAME AS `姓`,
FORM Users
WHERE GENDER = '男'
SKIP 100
LIMIT 20

db.users.aggregate([
	{$match: {gender: "男"}},
	{$skip: 100},
	{$limit: 20},
	{$project: {
		"名": $first_name,
		"姓": $last_name
	}}
]);

SELECT DEPARTMENT,
	COUNT(NULL) AS EMP_QTY 
FROM Users
WHERE GENDER = '女'
GROUP BY DEPARTMENT HAVING
COUNT(*) < 10

db.users.aggregate([
	{$match: {gender: '女'}},
	{$group: {
		_id: $DEPARTMENT,
		emp_qty: {$sum: 1}
	}},
	{$match: {$emp_qty: {$lt: 10}}}
]);

MQL 特有步骤 $unwind

$unwind指定字段进行子文档展开，其他字段不动

> db.students.findOne()
{
	name: "张三",
	score: [
		{subject: "语文", score: 84},
		{subject: "数学", score: 90},
		{subject: "外语", score: 69},
	]
}
> db.students.aggregate([$unwind: $score])
{name: "张三", score: {subject: "语文", score: 84}}
{name: "张三", score: {subject: "数学", score: 90}}
{name: "张三", score: {subject: "外语", score: 69}}

MQL 特有步骤 $bucket

$bucket指定字段按指定区间进行分组统计

MQL 特有步骤 $facet

$facet指定多个字段分别$bucket分组统计