MongoDB 모으기

聚合操作处理数据记录并返回计算结果。聚合操作将来自多个文档的值分组在一起，并且可以对分组的数据执行各种操作以返回单个结果。在SQL中，count（*）和 group by 等效于MongoDB聚合。

Aggregate()方法

对于MongoDB中的聚合，您应该使用 aggregate() 方法。

语法

aggregate()方法的基本语法如下-

>db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)

在线示例

集合中，您具有以下数据-

{
　　　_id: ObjectId(7df78ad8902c)
　　　title: 'MongoDB Overview',　
　　　description: 'MongoDB不是SQL数据库',
　　　by_user: 'oldtoolbag.com,
　　　url: 'https://ko.oldtoolbag.com,
　　　tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
　　　likes:　100
},
{
　　　_id: ObjectId(7df78ad8902d)
　　　title: 'NoSQL Overview',　
　　　description: 'No SQL数据库是非常快的',
　　　by_user: 'oldtoolbag.com,
　　　url: 'https://ko.oldtoolbag.com,
　　　tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
　　　likes:　10
},
{
　　　_id: ObjectId(7df78ad8902e)
　　　title: 'Neo4j　개요'　
　　　description:　'Neo4j　는 No SQL 데이터베이스
　　　by_user:　'Neo4j',
　　　url:　'http://www.neo4j.com',
　　　tags:　['neo4j',　'database',　'NoSQL'],
　　　likes:　750
},

지금, 위의 집합에서 각 사용자가 몇 개의 강의를 작성했는지 보여주려면 다음을 사용합니다.aggregate()메서드-

>　db.mycol.aggregate([{$group　:　{_id　:　"$by_user",　num_tutorial　:　{$sum　:　1}}}])
{　"_id"　:　"oldtoolbag.com",　"num_tutorial"　:　2　}
{　"_id"　:　"Neo4j",　"num_tutorial"　:　1　}
>

위의 예제의 SQL等效 쿼리는 다음과 같습니다: select by_user, count(*) from mycol group by by_user.

위의 예제에서는 필드에 대해by_user문서를 그룹화하고, 각 사용자에 대해 그룹화할 때마다 이전 sum 값이 증가합니다. 다음은 사용할 수 있는 조인 표현식 목록입니다.

파이프라인 개념

파이프라인은 Unix와 Linux에서 일반적으로 현재 명령의 출력 결과를 다음 명령의 매개변수로 사용.

MongoDB의 집합 파이프라인은 MongoDB 문서를 하나의 파이프라인 처리가 끝나면 결과를 다음 파이프라인에 전달합니다. 파이프라인 연산은 반복할 수 있습니다.

표현식：입력 문서를 처리하고 출력. 표현식은 비상태적이며, 현재 집합 파이프라인의 문서만 계산할 수 있으며, 다른 문서를 처리할 수 없습니다.

여기서는 집합 프레임워크에서 자주 사용하는 몇 가지 연산을 소개합니다:

• $project：입력 문서의 구조를 수정. 필드를 이름을 변경하거나 추가하거나 제거할 수 있으며, 계산 결과나 내장 문서를 생성하는 데도 사용할 수 있습니다.

• $match：데이터를 필터링하여 만족하는 문서만 출력. $match는 MongoDB의 표준 쿼리 연산을 사용.

• $limit：MongoDB 집합 파이프라인이 반환하는 문서 수를 제한.

• $skip：집합 파이프라인에서 지정된 수의 문서를 건너뛰고, 나머지 문서를 반환.

• $unwind：문서 내의 특정 배열형식 필드를 여러 개로 분할하여, 각각 배열의 하나의 값을 포함합니다.

• $group：집합 내 문서를 그룹화하여 통계 결과를 사용할 수 있습니다.

• $sort：입력 문서를 정렬한 후 출력.

• $geoNear：어떤 지리적 위치에 가까운 순서대로 출력되는 문서.

파이프라인 연산자 인스턴스

1、$project 인스턴스

db.article.aggregate(
　　　　{　$project　:　{　}}
　　　　　　　　title　:　1　,
　　　　　　　　author　:　1　,
　　　　}}
　

이렇게 되면 결과에는 \

db.article.aggregate(
　　　　{　$project　:　{　}}
　　　　　　　　_id　:　0　,
　　　　　　　　title　:　1　,
　　　　　　　　author　:　1
　　　　}});

2.$match 인스턴스

db.articles.aggregate(　[
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　{　$match　:　{　score　:　{　$gt　:　70,　$lte　:　90　}　}　},
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　{　$group:　{　_id:　null,　count:　{　$sum:　1　}　}　}
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　]　);

$match은 점수가70이나 같거나 작을 때90레코드를 가져온 후, 조건을 만족하는 레코드를 다음 단계 $group 파이프라인 연산자에 보냅니다.

3.$skip 인스턴스

db.article.aggregate(
　　　　{　$skip　:　5　});

$skip 파이프라인 연산자를 통해 처리된 후, 앞쪽 다섯 개 문서가 "필터링"되었습니다.