aggregate聚合是通过管道操作实现的。聚合管道里的每一步输出,都会作为下一步的输入,每一步在输入文档执行完操作后生成输出文档。

聚合管道:

 $project 修改输入文档的结构。可以用来重命名、增加或删除域,也可以用于创建计算结果以及嵌套文档。对应project()方法

 $match 用于过滤数据,只输出符合条件的文档。$match使用MongoDB的标准查询操作。对应match()

 $limit 用来限制MongoDB聚合管道返回的文档数。对应limit()方法

 $skip 在聚合管道中跳过指定数量的文档,并返回余下的文档。对应skip()

 $unwind 将文档中的某一个数组类型字段拆分成多条,每条包含数组中的一个值。对应unwind()方法

 $group 将集合中的文档分组,可用于统计结果。对应group()方法

 $sort 将输入文档排序后输出。对应sort()方法

 $geoNear 输出接近某一地理位置的有序文档。对应near()

$group表达式说明:

 $sum  计算总和

 $avg  计算平均值

 $min  获取每一组集合中所有文档对应值得最小值

 $max  获取每一组集合中所有文档对应值得最大值

 $push  在结果文档中插入值到一个数组中

 $addToSet  在结果文档中插入值到一个数组中,但不创建副本

 $first  根据资源文档的排序获取第一个文档数据

 $last  根据资源文档的排序获取最后一个文档数据

举例说明aggregate聚合 $group使用

商品属性:_id,  createTime,  nowPriceL,  nowPriceH,  number

统计每一天内店铺商品的最低价和最高价,平均最低价,

执行完$match管道后,得到的查询结果会输入到$project管道,执行完$project管道,得到的结果格式为{day,nowPriceL,nowPriceH},把这个结果输入$group管道,
$group管道执行完毕,输出的结果输入到$sort管道,$sort执行完毕,输出最终结果集
Goods.aggregate([
{
$match: {
number: {$gte:100} //匹配number>=100的记录
}
},
{
$project : {
day : {$substr: [{"$add":["$createTime", 28800000]}, 0, 10] },//时区数据校正,8小时换算成毫秒数为8*60*60*1000=288000后分割成YYYY-MM-DD日期格式便于分组
"nowPriceL": 1, //设置原有nowPriceL为1,表示结果显示原有字段nowPriceL
"nowPriceH":1, //设置原有nowPriceH为1,表示结果显示原有字段nowPriceH
avgNowPriceL:{$toDouble:"$nowPriceL"},//把最低价转换为小数
avgNowPriceH:{$toDouble:"$nowPriceH"},//把最高价转换为小数
"dayNumber":1 //每组内有多少个成员
},
}, {
$group: {
_id:"$day", //按照$day进行分组(一组为1天)
nowPriceL:{$min: "$nowPriceL"}, //查找组内最小的nowPriceL
nowPriceH:{$max: "$nowPriceH"}, //查找组内最大的nowPriceH
avgNowPriceL:{$avg:"$avgNowPriceL"},//统计每一天内店铺商品的平均最低价
avgNowPriceH:{$avg:"$avgNowPriceH"},//统计每一天内店铺商品的平均最高价
dayNumber:{$sum:1}
}
},
{
$sort: {
nowPriceL: 1//执行完 $group,得到的结果集按照nowPriceL升序排列
}
}]).exec(function (err, goods){
//返回结果
console.log(goods);
});
注意:
mongoodb存储的数据是按照世界时间存储的,因此进行分割操作时需要对时间进行时区校正,使用$add加上时区差8小时(毫秒数)才能得到正确的数据
$substr: [ <string>, <start>, <length> ] }
https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/aggregation/toDouble/#exp._S_toDouble
												

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