MongoDB 聚合查询详解

MongoDB 是一个面向文档的 NoSQL 数据库，提供了丰富的聚合查询操作。聚合查询可以帮助我们分析和处理数据，如求和、求平均值、分组等操作。本文将详细介绍 MongoDB 聚合查询的语法和使用方法，并提供了两个实例进行说明。

MongoDB 聚合查询语法

聚合查询使用聚合管道(pipe)的方式对文档进行操作。聚合管道由一系列各种聚合阶段(stage)组成。每个聚合阶段包含一个操作符(operator)和其相应的参数。聚合阶段按照定义的顺序依次执行，并将输出作为下一阶段的输入。下面是 MongoDB 聚合查询的语法模板：

db.collection.aggregate([
  { $match: { /* 查询条件 */ } },
  { $project: { /* 投影字段 */ } },
  { $group: { /* 分组字段 */ } },
  { $sort: { /* 排序字段 */ } },
  { $limit: /* 限制数量 */ },
  { $skip: /* 跳过数量 */ },
  { $unwind: { /* 展开嵌套字段 */ } },
  // ...
]);

上述语法模板中，各聚合阶段的作用如下：

$match 阶段：用于筛选符合条件的文档，相当于 find 方法的查询条件。
$project 阶段：用于选择需要输出的字段，相当于 SQL 中的 SELECT 语句。
$group 阶段：用于按照指定字段分组，并进行聚合操作，如求和、计数、取最大值等。
$sort 阶段：用于排序，可以按照指定字段升降序排列。
$limit 阶段：用于限制输出的文档数量。
$skip 阶段：用于跳过指定数量的文档。
$unwind 阶段：用于展开嵌套的数组字段。

除上述聚合阶段外，MongoDB 还提供了丰富的聚合操作符，用于实现各种聚合操作。

MongoDB 聚合查询示例

示例 1：统计成绩

假设我们有一个学生成绩的集合，包含如下的文档：

db.scores.insertMany([
  { name: '张三', subject: '语文', score: 80 },
  { name: '张三', subject: '数学', score: 90 },
  { name: '李四', subject: '语文', score: 85 },
  { name: '李四', subject: '数学', score: 95 },
  { name: '王五', subject: '语文', score: 90 },
  { name: '王五', subject: '数学', score: 80 },
]);

我们需要统计每个学生各科目的总分和平均分，并按照总分从高到低排序。可以使用如下的聚合查询：

db.scores.aggregate([
  { $group: { _id: { name: '$name', subject: '$subject' }, total: { $sum: '$score' } } },
  { $group: { _id: '$_id.name', subjects: { $push: { name: '$_id.subject', total: '$total' } }, total: { $sum: '$total' }, avg: { $avg: '$total' } } },
  { $sort: { total: -1 } },
  { $project: { _id: 0, name: '$_id', total: 1, avg: 1, subjects: { $arrayToObject: { $map: { input: '$subjects', as: 's', in: { k: '$$s.name', v: '$$s.total' } } } } } },
]);

上述聚合查询的含义如下：

第一阶段使用 $group 操作符按照 name 和 subject 分组，统计每个学生每门课程的总分。
第二阶段使用 $group 操作符按照 name 分组，将每个学生各科目的总分整合到一个数组中，并统计每个学生的总分和平均分。
第三阶段使用 $sort 操作符按照 total 从高到低排序。
第四阶段使用 $project 操作符选择输出的字段，并使用 $arrayToObject 操作符将科目成绩的数组转换为对象格式。

执行上述聚合查询后，输出结果如下：

[
  {
    "name": "李四",
    "total": 180,
    "avg": 90,
    "subjects": {
      "语文": 85,
      "数学": 95
    }
  },
  {
    "name": "张三",
    "total": 170,
    "avg": 85,
    "subjects": {
      "语文": 80,
      "数学": 90
    }
  },
  {
    "name": "王五",
    "total": 170,
    "avg": 85,
    "subjects": {
      "语文": 90,
      "数学": 80
    }
  }
]

示例 2：多表聚合

假设我们有一个用户和订单的数据，其中用户信息储存在 users 集合中，订单信息储存在 orders 集合中，并使用 userid 字段关联两个集合。我们需要统计每个用户的订单数量、总金额以及平均金额。可以使用如下的聚合查询：

db.users.aggregate([
  { $lookup: { from: 'orders', localField: '_id', foreignField: 'userid', as: 'orders' } },
  { $unwind: '$orders' },
  { $group: { _id: '$_id', total: { $sum: '$orders.amount' }, count: { $sum: 1 } } },
  { $project: { _id: 0, name: '$username', total: 1, count: 1, avg: { $divide: ['$total', '$count'] } } },
]);

上述聚合查询的含义如下：

第一阶段使用 $lookup 操作符关联 orders 集合，并将结果保存到 orders 字段中。
第二阶段使用 $unwind 操作符展开 orders 数组。
第三阶段使用 $group 操作符按照 userid 统计每个用户的订单总金额和数量。
第四阶段使用 $project 操作符选择输出的字段，并使用 $divide 操作符计算平均金额。

执行上述聚合查询后，输出结果如下：

[
  { "name" : "张三", "total" : 80, "count" : 1, "avg" : 80 },
  { "name" : "李四", "total" : 200, "count" : 2, "avg" : 100 },
  { "name" : "王五", "total" : 60, "count" : 1, "avg" : 60 },
]

以上就是 MongoDB 聚合查询的详细介绍和两个实例的说明。聚合查询是 MongoDB 强大的功能之一，掌握了聚合查询，我们可以更加高效地进行数据处理和分析。