Mongodb 多文档聚合操作处理方法三（聚合管道）-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Mongodb 多文档聚合操作处理方法三（聚合管道）。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

聚合

聚合操作处理多个文档并返回计算结果。您可以使用聚合操作来：

将多个文档中的值分组在一起。
对分组数据执行操作以返回单个结果。
分析数据随时间的变化。

要执行聚合操作，您可以使用：

聚合管道
单一目的聚合方法
Map-reduce 函数

聚合管道

聚合管道由一个或多个处理文档的阶段组成：

除$out、$merge、$geoNear和$changeStream阶段之外的所有阶段都可以在管道中出现多次。
每个阶段都对输入文档执行操作。例如，阶段可以过滤文档、对文档进行分组以及计算值。
从一个阶段输出的文档将输入到下一阶段。
聚合管道可以返回文档组的结果。例如，返回总计、平均值、最大值和最小值。

聚合阶段

在db.collection.aggregate()方法和db.aggregate()方法中，管道阶段出现在数组中。文档按顺序经过这些阶段。

db.collection.aggregate( [ { <stage> }, ... ] )

常见几种阶段：

阶段	描述
$group	按指定的标识符表达式对输入文档进行分组，并在指定的情况下对每个组应用累加器表达式。消耗所有输入文档，并为每个不同的组输出一个文档。输出文档只包含标识符字段，如果指定的话，还包含累积字段。
$limit	将未修改的前n 个文档传递到管道，其中n是指定的限制。对于每个输入文档，输出一个文档（前n 个文档）或零个文档（前n 个文档之后）。
$match	过滤文档流以仅允许匹配的文档未经修改地传递到下一个管道阶段。 $match使用标准 MongoDB 查询。对于每个输入文档，输出一个文档（匹配）或零个文档（不匹配）。
$merge	将聚合管道的结果文档写入集合。该阶段可以将结果合并（插入新文档、合并文档、替换文档、保留现有文档、操作失败、使用自定义更新管道处理文档）结果到输出集合中。要使用该$merge阶段，它必须是管道中的最后一个阶段。
$out	将聚合管道的结果文档写入集合。要使用该$out阶段，它必须是管道中的最后一个阶段。
$project	重塑流中的每个文档，例如通过添加新字段或删除现有字段。对于每个输入文档，输出一个文档。
$sort	按指定的排序键对文档流重新排序。仅顺序发生变化；文件保持不变。对于每个输入文档，输出一个文档。
$unwind	从输入文档解构数组字段以输出每个元素的文档。每个输出文档都用一个元素值替换数组。对于每个输入文档，输出n个文档，其中n是数组元素的数量，对于空数组可以为零。

测试数据如下：

sit_rs1:PRIMARY> db.orders.find() 
{ "_id" : 4, "cust_id" : "B", "ord_date" : ISODate("2023-06-18T00:00:00Z"), "price" : 26, "items" : [ { "sku" : "apple", "qty" : 10, "price" : 2.5 } ], "status" : "1" }
{ "_id" : 6, "cust_id" : "C", "ord_date" : ISODate("2023-06-19T00:00:00Z"), "price" : 38, "items" : [ { "sku" : "carrots", "qty" : 10, "price" : 1 }, { "sku" : "apples", "qty" : 10, "price" : 2.5 } ], "status" : "1" }
{ "_id" : 1, "cust_id" : "A", "ord_date" : ISODate("2023-06-01T00:00:00Z"), "price" : 15, "items" : [ { "sku" : "apple", "qty" : 5, "price" : 2.5 }, { "sku" : "apples", "qty" : 5, "price" : 2.5 } ], "status" : "1" }
{ "_id" : 2, "cust_id" : "A", "ord_date" : ISODate("2023-06-08T00:00:00Z"), "price" : 60, "items" : [ { "sku" : "apple", "qty" : 8, "price" : 2.5 }, { "sku" : "banana", "qty" : 5, "price" : 10 } ], "status" : "1" }
{ "_id" : 9, "cust_id" : "D", "ord_date" : ISODate("2023-06-20T00:00:00Z"), "price" : 51, "items" : [ { "sku" : "carrots", "qty" : 5, "price" : 1 }, { "sku" : "apples", "qty" : 10, "price" : 2.5 }, { "sku" : "apple", "qty" : 10, "price" : 2.5 } ], "status" : "1" }
{ "_id" : 3, "cust_id" : "B", "ord_date" : ISODate("2023-06-08T00:00:00Z"), "price" : 55, "items" : [ { "sku" : "apple", "qty" : 10, "price" : 2.5 }, { "sku" : "pears", "qty" : 10, "price" : 2.5 } ], "status" : "1" }
{ "_id" : 5, "cust_id" : "B", "ord_date" : ISODate("2023-06-19T00:00:00Z"), "price" : 40, "items" : [ { "sku" : "banana", "qty" : 5, "price" : 10 } ], "status" : "1" }
{ "_id" : 7, "cust_id" : "C", "ord_date" : ISODate("2023-06-20T00:00:00Z"), "price" : 21, "items" : [ { "sku" : "apple", "qty" : 10, "price" : 2.5 } ], "status" : "1" }
{ "_id" : 8, "cust_id" : "D", "ord_date" : ISODate("2023-06-20T00:00:00Z"), "price" : 76, "items" : [ { "sku" : "banana", "qty" : 5, "price" : 10 }, { "sku" : "apples", "qty" : 10, "price" : 2.5 } ], "status" : "1" }
{ "_id" : 10, "cust_id" : "D", "ord_date" : ISODate("2023-06-23T00:00:00Z"), "price" : 23, "items" : [ { "sku" : "apple", "qty" : 10, "price" : 2.5 } ], "status" : "1" }

示例一:

查询客户: “D” 的订单，按日期分组，返回每天的订单总价

$match 阶段：

匹配 “cust_id” : “D” 的记录。
将过滤后的文档输出到 group 阶段。

$group 阶段：

输入的文档按 ord_date 进行分组。
使用 $sum 运算符计算价格总和，并将结果存放聚合管道 sumPrice 字段中。

sit_rs1:PRIMARY> db.orders.aggregate( [
...    { $match: { "cust_id" : "D" } },
...    { $group: { _id: "$ord_date", sumPrice: { $sum: "$price" } } }
... ] )
{ "_id" : ISODate("2023-06-20T00:00:00Z"), "sumPrice" : 127 }
{ "_id" : ISODate("2023-06-23T00:00:00Z"), "sumPrice" : 23 }

示例二

按照客户进行分组，统计每个客户的订单总价，并总价降序排序。取前三名的客户，如下

$group 阶段：

输入的文档按 cust_id进行分组。
使用 $sum 运算符计算价格总和，并将结果存放聚合管道 sumPrice 字段中。

$sort 阶段：

按 sumPrice 字段以相反的顺序对这些文档进行排序。

$limit 阶段：

运算 $limit 仅包含前 3 个结果文档。

sit_rs1:PRIMARY> db.orders.aggregate(
...   [
...     { $group : { _id : "$cust_id" , sumPrice : { $sum : "$price" } } },
...     { $sort : { sumPrice : -1 } },
...     { $limit : 3 }
...   ]
... )
{ "_id" : "D", "sumPrice" : 150 }
{ "_id" : "B", "sumPrice" : 121 }
{ "_id" : "A", "sumPrice" : 75 }

示例三

按照客户进行分组，统计每个客户的订单总价，并输出到结果集合：agg_cust_id_1 ，如下

$group 阶段：

输入的文档按 cust_id进行分组。
使用 $sum 运算符计算价格总和，并将结果存放聚合管道 value字段中。

$out 阶段

将输出写入集合 agg_cust_id_1

sit_rs1:PRIMARY> db.orders.aggregate([
...    { $group: { _id: "$cust_id", value: { $sum: "$price" } } },
...    { $out: "agg_cust_id_1" }
... ])

# 查询  agg_cust_id_1  集合以验证结果：
sit_rs1:PRIMARY> db.agg_cust_id_1.find()
{ "_id" : "A", "value" : 75 }
{ "_id" : "D", "value" : 150 }
{ "_id" : "B", "value" : 121 }
{ "_id" : "C", "value" : 59 }

sit_rs1:PRIMARY> db.orders.find({}, { "cust_id": 1, "price": 1})
{ "_id" : 4, "cust_id" : "B", "price" : 26 }
{ "_id" : 6, "cust_id" : "C", "price" : 38 }
{ "_id" : 1, "cust_id" : "A", "price" : 15 }
{ "_id" : 2, "cust_id" : "A", "price" : 60 }
{ "_id" : 9, "cust_id" : "D", "price" : 51 }
{ "_id" : 3, "cust_id" : "B", "price" : 55 }
{ "_id" : 5, "cust_id" : "B", "price" : 40 }
{ "_id" : 7, "cust_id" : "C", "price" : 21 }
{ "_id" : 8, "cust_id" : "D", "price" : 76 }
{ "_id" : 10, "cust_id" : "D", "price" : 23 }

示例四

计算某个SKU单品总共下了多少单，销售总数量，及平均每单数量是多少，如下：

首先查询日期大于等于 2023-03-01 的订单，按数组 items 字段分解文档（即如果数组包含N个元素，将分解为N个文档）。再对 items.sku进行分组统计，并计算 qty 的数量总和。 orders_ids 把相同组的订单ID号添加到数组。

sit_rs1:PRIMARY> db.orders.aggregate( [
...    { $match: { ord_date: { $gte: new Date("2023-03-01") } } },
...    { $unwind: "$items" },
...    { $group: { _id: "$items.sku", qty: { $sum: "$items.qty" }, orders_ids: { $addToSet: "$_id" } }  },
...    { $project: { value: { count: { $size: "$orders_ids" }, qty: "$qty", avg: { $divide: [ "$qty", { $size: "$orders_ids" } ] } } } },
...    { $merge: { into: "agg_sku", on: "_id", whenMatched: "replace",  whenNotMatched: "insert" } }
... ] )


# 查询  agg_sku  集合以验证结果： 
sit_rs1:PRIMARY> db.agg_sku.find()
{ "_id" : "apple", "value" : { "count" : 7, "qty" : 63, "avg" : 9 } }
{ "_id" : "banana", "value" : { "count" : 3, "qty" : 15, "avg" : 5 } }
{ "_id" : "apples", "value" : { "count" : 4, "qty" : 35, "avg" : 8.75 } }
{ "_id" : "carrots", "value" : { "count" : 2, "qty" : 15, "avg" : 7.5 } }
{ "_id" : "pears", "value" : { "count" : 1, "qty" : 10, "avg" : 10 } }

接下来，各阶段执行过程详细如下：

$match阶段

该阶段仅选择那些大于或等于2023-03-01 的文档，输出如下：

sit_rs1:PRIMARY> db.orders.aggregate( [
...    { $match: { ord_date: { $gte: new Date("2023-03-01") } } }
... ] )
{ "_id" : 2, "cust_id" : "A", "ord_date" : ISODate("2023-06-08T00:00:00Z"), "price" : 60, "items" : [ { "sku" : "apple", "qty" : 8, "price" : 2.5 }, { "sku" : "banana", "qty" : 5, "price" : 10 } ], "status" : "1" }
{ "_id" : 3, "cust_id" : "B", "ord_date" : ISODate("2023-06-08T00:00:00Z"), "price" : 55, "items" : [ { "sku" : "apple", "qty" : 10, "price" : 2.5 }, { "sku" : "pears", "qty" : 10, "price" : 2.5 } ], "status" : "1" }
{ "_id" : 7, "cust_id" : "C", "ord_date" : ISODate("2023-06-20T00:00:00Z"), "price" : 21, "items" : [ { "sku" : "apple", "qty" : 10, "price" : 2.5 } ], "status" : "1" }
{ "_id" : 9, "cust_id" : "D", "ord_date" : ISODate("2023-06-20T00:00:00Z"), "price" : 51, "items" : [ { "sku" : "carrots", "qty" : 5, "price" : 1 }, { "sku" : "apples", "qty" : 10, "price" : 2.5 }, { "sku" : "apple", "qty" : 10, "price" : 2.5 } ], "status" : "1" }
{ "_id" : 1, "cust_id" : "A", "ord_date" : ISODate("2023-06-01T00:00:00Z"), "price" : 15, "items" : [ { "sku" : "apple", "qty" : 5, "price" : 2.5 }, { "sku" : "apples", "qty" : 5, "price" : 2.5 } ], "status" : "1" }
{ "_id" : 4, "cust_id" : "B", "ord_date" : ISODate("2023-06-18T00:00:00Z"), "price" : 26, "items" : [ { "sku" : "apple", "qty" : 10, "price" : 2.5 } ], "status" : "1" }
{ "_id" : 10, "cust_id" : "D", "ord_date" : ISODate("2023-06-23T00:00:00Z"), "price" : 23, "items" : [ { "sku" : "apple", "qty" : 10, "price" : 2.5 } ], "status" : "1" }
{ "_id" : 6, "cust_id" : "C", "ord_date" : ISODate("2023-06-19T00:00:00Z"), "price" : 38, "items" : [ { "sku" : "carrots", "qty" : 10, "price" : 1 }, { "sku" : "apples", "qty" : 10, "price" : 2.5 } ], "status" : "1" }
{ "_id" : 5, "cust_id" : "B", "ord_date" : ISODate("2023-06-19T00:00:00Z"), "price" : 40, "items" : [ { "sku" : "banana", "qty" : 5, "price" : 10 } ], "status" : "1" }
{ "_id" : 8, "cust_id" : "D", "ord_date" : ISODate("2023-06-20T00:00:00Z"), "price" : 76, "items" : [ { "sku" : "banana", "qty" : 5, "price" : 10 }, { "sku" : "apples", "qty" : 10, "price" : 2.5 } ], "status" : "1" }

$unwind阶段：

该阶段按 items 数组字段分解文档，items为每个数组元素输出一个文档。例如：

sit_rs1:PRIMARY> db.orders.aggregate( [
...    { $match: { ord_date: { $gte: new Date("2023-03-01") } } },
...    { $unwind: "$items" }
... ] )
{ "_id" : 2, "cust_id" : "A", "ord_date" : ISODate("2023-06-08T00:00:00Z"), "price" : 60, "items" : { "sku" : "apple", "qty" : 8, "price" : 2.5 }, "status" : "1" }
{ "_id" : 2, "cust_id" : "A", "ord_date" : ISODate("2023-06-08T00:00:00Z"), "price" : 60, "items" : { "sku" : "banana", "qty" : 5, "price" : 10 }, "status" : "1" }
{ "_id" : 3, "cust_id" : "B", "ord_date" : ISODate("2023-06-08T00:00:00Z"), "price" : 55, "items" : { "sku" : "apple", "qty" : 10, "price" : 2.5 }, "status" : "1" }
{ "_id" : 3, "cust_id" : "B", "ord_date" : ISODate("2023-06-08T00:00:00Z"), "price" : 55, "items" : { "sku" : "pears", "qty" : 10, "price" : 2.5 }, "status" : "1" }
{ "_id" : 7, "cust_id" : "C", "ord_date" : ISODate("2023-06-20T00:00:00Z"), "price" : 21, "items" : { "sku" : "apple", "qty" : 10, "price" : 2.5 }, "status" : "1" }
{ "_id" : 9, "cust_id" : "D", "ord_date" : ISODate("2023-06-20T00:00:00Z"), "price" : 51, "items" : { "sku" : "carrots", "qty" : 5, "price" : 1 }, "status" : "1" }
{ "_id" : 9, "cust_id" : "D", "ord_date" : ISODate("2023-06-20T00:00:00Z"), "price" : 51, "items" : { "sku" : "apples", "qty" : 10, "price" : 2.5 }, "status" : "1" }
{ "_id" : 9, "cust_id" : "D", "ord_date" : ISODate("2023-06-20T00:00:00Z"), "price" : 51, "items" : { "sku" : "apple", "qty" : 10, "price" : 2.5 }, "status" : "1" }
{ "_id" : 1, "cust_id" : "A", "ord_date" : ISODate("2023-06-01T00:00:00Z"), "price" : 15, "items" : { "sku" : "apple", "qty" : 5, "price" : 2.5 }, "status" : "1" }
{ "_id" : 1, "cust_id" : "A", "ord_date" : ISODate("2023-06-01T00:00:00Z"), "price" : 15, "items" : { "sku" : "apples", "qty" : 5, "price" : 2.5 }, "status" : "1" }
{ "_id" : 4, "cust_id" : "B", "ord_date" : ISODate("2023-06-18T00:00:00Z"), "price" : 26, "items" : { "sku" : "apple", "qty" : 10, "price" : 2.5 }, "status" : "1" }
{ "_id" : 10, "cust_id" : "D", "ord_date" : ISODate("2023-06-23T00:00:00Z"), "price" : 23, "items" : { "sku" : "apple", "qty" : 10, "price" : 2.5 }, "status" : "1" }
{ "_id" : 6, "cust_id" : "C", "ord_date" : ISODate("2023-06-19T00:00:00Z"), "price" : 38, "items" : { "sku" : "carrots", "qty" : 10, "price" : 1 }, "status" : "1" }
{ "_id" : 6, "cust_id" : "C", "ord_date" : ISODate("2023-06-19T00:00:00Z"), "price" : 38, "items" : { "sku" : "apples", "qty" : 10, "price" : 2.5 }, "status" : "1" }
{ "_id" : 5, "cust_id" : "B", "ord_date" : ISODate("2023-06-19T00:00:00Z"), "price" : 40, "items" : { "sku" : "banana", "qty" : 5, "price" : 10 }, "status" : "1" }
{ "_id" : 8, "cust_id" : "D", "ord_date" : ISODate("2023-06-20T00:00:00Z"), "price" : 76, "items" : { "sku" : "banana", "qty" : 5, "price" : 10 }, "status" : "1" }
{ "_id" : 8, "cust_id" : "D", "ord_date" : ISODate("2023-06-20T00:00:00Z"), "price" : 76, "items" : { "sku" : "apples", "qty" : 10, "price" : 2.5 }, "status" : "1" }

$group阶段

该阶段按 items.sku 进行分组，计算每个 sku 的总数量。
order _ids 数组包括不相同的 items.sku 元素。
$addToSet ：返回所有唯一值的数组，这些值来自每个文档（使用相同字段group by 的一组文档中）。输出数组中元素的顺序未指定。

sit_rs1:PRIMARY> db.orders.aggregate( [
...    { $match: { ord_date: { $gte: new Date("2023-03-01") } } },
...    { $unwind: "$items" },
...    { $group: { _id: "$items.sku", qty: { $sum: "$items.qty" }, orders_ids: { $addToSet: "$_id" } }  }
... ] )
{ "_id" : "carrots", "qty" : 15, "orders_ids" : [ 6, 9 ] }
{ "_id" : "apples", "qty" : 35, "orders_ids" : [ 1, 6, 9, 8 ] }
{ "_id" : "banana", "qty" : 15, "orders_ids" : [ 8, 5, 2 ] }
{ "_id" : "apple", "qty" : 63, "orders_ids" : [ 10, 1, 7, 4, 9, 2, 3 ] }
{ "_id" : "pears", "qty" : 10, "orders_ids" : [ 3 ] }

$project阶段

该阶段重塑输出文档以镜像映射缩减的输出，使其具有两个字段_id和 value。
运算符 $divide 计算订单平均数量。即将一个数字除以另一个数字并返回结果。将参数传递给在一个数组中。
使用 $size 来确定数组orders_ids的大小。

sit_rs1:PRIMARY> db.orders.aggregate( [
...    { $match: { ord_date: { $gte: new Date("2023-03-01") } } },
...    { $unwind: "$items" },
...    { $group: { _id: "$items.sku", qty: { $sum: "$items.qty" }, orders_ids: { $addToSet: "$_id" } }  },
...    { $project: { value: { count: { $size: "$orders_ids" }, qty: "$qty", avg: { $divide: [ "$qty", { $size: "$orders_ids" } ] } } } }
... ] )
{ "_id" : "apples", "value" : { "count" : 4, "qty" : 35, "avg" : 8.75 } }
{ "_id" : "carrots", "value" : { "count" : 2, "qty" : 15, "avg" : 7.5 } }
{ "_id" : "pears", "value" : { "count" : 1, "qty" : 10, "avg" : 10 } }
{ "_id" : "banana", "value" : { "count" : 3, "qty" : 15, "avg" : 5 } }
{ "_id" : "apple", "value" : { "count" : 7, "qty" : 63, "avg" : 9 } }

$merge阶段
最后，$merge将输出写入集合 agg_sku 。如果现有文档_id与新结果具有相同的键，则该操作将覆盖现有文档。如果不存在具有相同键的现有文档，则该操作将插入该文档。

sit_rs1:PRIMARY> db.orders.aggregate( [
...    { $match: { ord_date: { $gte: new Date("2023-03-01") } } },
...    { $unwind: "$items" },
...    { $group: { _id: "$items.sku", qty: { $sum: "$items.qty" }, orders_ids: { $addToSet: "$_id" } }  },
...    { $project: { value: { count: { $size: "$orders_ids" }, qty: "$qty", avg: { $divide: [ "$qty", { $size: "$orders_ids" } ] } } } },
...    { $merge: { into: "agg_sku", on: "_id", whenMatched: "replace",  whenNotMatched: "insert" } }
... ] )

# 该操作返回以下文档：
sit_rs1:PRIMARY> db.agg_sku.find().sort( { _id: 1 } )
{ "_id" : "apple", "value" : { "count" : 7, "qty" : 63, "avg" : 9 } }
{ "_id" : "apples", "value" : { "count" : 4, "qty" : 35, "avg" : 8.75 } }
{ "_id" : "banana", "value" : { "count" : 3, "qty" : 15, "avg" : 5 } }
{ "_id" : "carrots", "value" : { "count" : 2, "qty" : 15, "avg" : 7.5 } }
{ "_id" : "pears", "value" : { "count" : 1, "qty" : 10, "avg" : 10 } }

聚合管道的限制

聚合管道对值类型和结果大小有一些限制:

该aggregate命令可以返回游标或将结果存储在集合中。结果集中的每个文档均受 16 MB BSON 文档大小限制。如果任何单个文档超过BSON 文档大小限制，聚合就会产生错误。该限制仅适用于返回的文件。在管道处理过程中，文档可能会超过此大小。该 db.collection.aggregate()方法默认返回一个游标。
每个单独的管道阶段的 RAM 限制为 100 MB。默认情况下，如果某个阶段超过此限制，MongoDB 会生成错误。$search
聚合阶段不限于 100 MB RAM，因为它在单独的进程中运行
如果管道阶段之一的结果$sort超出限制，请考虑添加 $limit stage 。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-614696.html

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