MongoDB学习3：聚合查询

1. 什么是MongoDB聚合框架

  1.1 MongoDB聚合框架（Aggregation Frameworn）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一系列运算

   ● 将这些数据转化为期望的形式

  1.2 从效果而言，聚合框架相当于SQL查询中的：

   ● group by

   ● left outer join

   ● as 等

  1.3 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：

   ● 接受一些列文档（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

2. 使用聚合框架

  2.1 聚合运算的基本格式

pipeline = [$stage1,$stage2,...$stageN]

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

  2.2 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
$unwind	展开数组	N/A
$graphLookup	图搜索	N/A
$facet/$bucket	分面搜索	N/A

  2.2 常见步骤中的运算符

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

3. 聚合运算的使用场景

  3.1 聚合查询可用于OLAP和ALTP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

  3.1 MQL常用步骤与SQL对比

SQL	MQL
select first_name as '名', last_name as '姓' from 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} }}, {$match:{emp_qty:{$le:10}}} ])
MQL特有 $unwind	// 现有如下数据 db.students.findOne() { name:"张三", score:[ {subject:'语文',score:84}, {subject:'数学',score:80}, {subject:'英语',score:96}, ] } db.students.aggregate([ {$unwind:'$score'} ]) //结果如下 {name:'张三',score:{subject:'语文',score:84}} {name:'张三',score:{subject:'数学',score:80}} {name:'张三',score:{subject:'英语',score:96}}
MQL特有 $bucket	//常用语电商查询，查询价格在0-10 10-20 20-30 30-40 40-max之间的商品数量 db.products.aggregate([ {$bucket:{ groupBy:"$price", boundaries:[0,10,20,30,40], default:"Other", output:{"count":{$sum:1}} }} ])
MQL特有 $facet	//常用于电商查询，多个维度进行查询商品数量 db.products.aggregate([ {$facet:{ price:{ $bucket:{} }, year:{ $bucket:{} } }} ])