一,问题描述

【使用 unwind 操作符 “解包” Document 里面的Array中的每个元素,然后使用 group 分组统计,最后使用 sort 对分组结果排序】

从 images.json 文件中导入数据到MongoDB服务器

mongoimport --drop -d test -c images images.json

其中Document的示例如下:

> db.images.find()
{ "_id" : 3, "height" : 480, "width" : 640, "tags" : [ "kittens", "travel" ] }
{ "_id" : 1, "height" : 480, "width" : 640, "tags" : [ "cats", "sunrises", "kittens", "travel", "vacation", "work" ] }
{ "_id" : 0, "height" : 480, "width" : 640, "tags" : [ "dogs", "work" ] }
{ "_id" : 6, "height" : 480, "width" : 640, "tags" : [ "work" ] }
{ "_id" : 4, "height" : 480, "width" : 640, "tags" : [ "dogs", "sunrises", "kittens", "travel" ] }
{ "_id" : 5, "height" : 480, "width" : 640, "tags" : [ "dogs", "cats", "sunrises", "kittens", "work" ] }
{ "_id" : 7, "height" : 480, "width" : 640, "tags" : [ "dogs", "sunrises" ] }
{ "_id" : 8, "height" : 480, "width" : 640, "tags" : [ "dogs", "cats", "sunrises", "kittens", "travel" ] }

现在要统计: 所有Document中的 tags 数组里面的每个元素 出现的次数。即:"kittens"出现了多少次?"travel"出现了多少次?"dogs"出现了多少次?……

二,实现步骤

使用MongoDB的Aggregate操作进行实现

①使用 unwind 分解 tags 数组,得到的结果如下:

> db.images.aggregate(
... [
... {$unwind:"$tags"}
... ])
{ "_id" : 3, "height" : 480, "width" : 640, "tags" : "kittens" }
{ "_id" : 3, "height" : 480, "width" : 640, "tags" : "travel" }
{ "_id" : 1, "height" : 480, "width" : 640, "tags" : "cats" }
{ "_id" : 1, "height" : 480, "width" : 640, "tags" : "sunrises" }
{ "_id" : 1, "height" : 480, "width" : 640, "tags" : "kittens" }
{ "_id" : 1, "height" : 480, "width" : 640, "tags" : "travel" }
{ "_id" : 1, "height" : 480, "width" : 640, "tags" : "vacation" }
{ "_id" : 1, "height" : 480, "width" : 640, "tags" : "work" }
{ "_id" : 0, "height" : 480, "width" : 640, "tags" : "dogs" }
{ "_id" : 0, "height" : 480, "width" : 640, "tags" : "work" }
{ "_id" : 6, "height" : 480, "width" : 640, "tags" : "work" }
{ "_id" : 4, "height" : 480, "width" : 640, "tags" : "dogs" }
{ "_id" : 4, "height" : 480, "width" : 640, "tags" : "sunrises" }
.....
.....

②将分解后的每个 tag 进行 group 操作

对于group操作而言,_id 指定了 分组 的字段(对哪个字段进行 group by 操作),分组操作之后生成的结果由 num_of_tag 字段标识

> db.images.aggregate(
... [
... {$unwind:"$tags"},
... {$group:{_id:"$tags",num_of_tag:{$sum:1}}}
... ]
... )
{ "_id" : "dogs", "num_of_tag" : 49921 }
{ "_id" : "work", "num_of_tag" : 50070 }
{ "_id" : "vacation", "num_of_tag" : 50036 }
{ "_id" : "travel", "num_of_tag" : 49977 }
{ "_id" : "kittens", "num_of_tag" : 49932 }
{ "_id" : "sunrises", "num_of_tag" : 49887 }
{ "_id" : "cats", "num_of_tag" : 49772 }

③使用 project 去掉不感兴趣的 _id 字段(其实这里是将 _id 字段名 替换为 tags 字段名)(这一步可忽略)

project操作,_id:0 表示去掉_id 字段;tags:"$_id",将 _id 字段值 使用tags 字段标识;num_of_tag:1 保留 num_of_tag 字段

> db.images.aggregate( [ {$unwind:"$tags"},{$group:{_id:"$tags",num_of_tag:{$sum:1}}},{$project:{_id:0,tags:"$_id",num_of_tag:1}} ])
{ "num_of_tag" : 49921, "tags" : "dogs" }
{ "num_of_tag" : 50070, "tags" : "work" }
{ "num_of_tag" : 50036, "tags" : "vacation" }
{ "num_of_tag" : 49977, "tags" : "travel" }
{ "num_of_tag" : 49932, "tags" : "kittens" }
{ "num_of_tag" : 49887, "tags" : "sunrises" }
{ "num_of_tag" : 49772, "tags" : "cats" }

④使用 sort 对 num_of_tag 字段排序

> db.images.aggregate( [ {$unwind:"$tags"},{$group:{_id:"$tags",num_of_tag:{$sum:1}}},{$project:{_id:0,tags:"$_id",num_of_tag:1}},{$sort:{num_of_tag:-1}} ])
{ "num_of_tag" : 50070, "tags" : "work" }
{ "num_of_tag" : 50036, "tags" : "vacation" }
{ "num_of_tag" : 49977, "tags" : "travel" }
{ "num_of_tag" : 49932, "tags" : "kittens" }
{ "num_of_tag" : 49921, "tags" : "dogs" }
{ "num_of_tag" : 49887, "tags" : "sunrises" }
{ "num_of_tag" : 49772, "tags" : "cats" }

三,总结

本文是MongoDB University M101课程 For Java Developers中的一次作业。结合Google搜索和MongoDB的官方文档,很容易就能实现MongoDB的各种组合查询。

相关MongoDB文章:

MongoDB 更新数组中的元素

MongoDB 组合多个条件查询($and、$in、$gte、$lte)

原文:http://www.cnblogs.com/hapjin/p/7944404.html

MongoDB统计文档(Document)的数组(Array)中的各个元素出现的次数的更多相关文章

  1. iOS 判断数组array中是否包含元素a,取出a在array中的下标+数组方法详解

    目前找到来4个解决办法,第三个尤为简单方便 NSArray * arr = @["]; //是否包含 "]) { NSInteger index = [arr indexOfObj ...

  2. mongodb的基本操作与插入文档(document)

    一.mongodb的基本操作: 1.查看mongodb当前所有的databases : show dbs 2.选择数据库(database) : use databaseName(该数据库不存在则会自 ...

  3. Mongodb嵌套文档的改动-利用数组改动器更新数据

    初学mongodb的可能和我一样有个疑问.mongodb是文档型的,那么假设一个文档嵌套另外一个文档,假设对这个嵌套文档进行增删改查呢. 就像例如以下这样:.怎样对auther里面的name进行增删改 ...

  4. mongodb查询文档

    说到查询,我们一般就想起了关系型数据库的查询了,比如:order by(排序).limit(分页).范围查询(大于某个值,小于某个值..,in查询,on查询,like查询等待很多),同样mongodb ...

  5. Javascript学习8 - 脚本化文档(Document对象)

    原文:Javascript学习8 - 脚本化文档(Document对象) 每个Web浏览器窗口(或帧)显示一个HTML文档,表示这个窗口的Window对象有一个document属性,它引用了一个Doc ...

  6. MongoDB数据库文档操作

    前面的话 本文将详细介绍MongoDB数据库关于文档的增删改查 数据类型 在介绍文档操作之前,首先要了解MongoDB的数据类型 MongoDB支持许多数据类型,包括 1.字符串 - 这是用于存储数据 ...

  7. MongoDB插入文档

    db.collection.insertOne() 插入单个文档.db.collection.insertMany() 插入多个文档.db.collection.insert() 插入单/多个文档.  ...

  8. PyRevit开发第一步:获取Revit文档Document

    1.安装PythonShell插件 PythonShell 2018 插件下载 交流QQ群: 17075104 新建项目后,运行功能Python Shell, 在弹出的窗口中复制或输入以下引用代码模块 ...

  9. 【ElasticSearch】:索引Index、文档Document、字段Field

    因为从ElasticSearch6.X开始,官方准备废弃Type了.对应数据库,对ElasticSearch的理解如下: ElasticSearch 索引Index 文档Document 字段Fiel ...

随机推荐

  1. 让自己的网站实现在线编辑office文档

    我们可以通过Office Web Apps(OWA)来实现在线编辑word,excel,power point, one note,并集成到自己的网站里去.   1 准备工作 1.1 操作系统 安装了 ...

  2. 第一次使用cisco packet tracer

    搭建一个如图所示的网络,左边局域网是10.0.0.0网段,右边局域网是12.0.0.0网段,中间为广域网11.0.0.0网段 上面的成功了,但是不是很熟悉,下面重新来一遍 1.先用可视化界面建立一个如 ...

  3. Chemical table CFR500 div2D(并查集)

    给定的一个n*m的区域内,给出一些点的坐标,这些点上有一个元素,如果在矩形的子矩形的三个点都有元素,那么第四个点的元素可以自己产生,其他的元素需要购买,问最少需要购买多少中元素才可以把这个区域给填满. ...

  4. T4模版 mysql

    MysqlDbhelper.ttinclude <#@ assembly name="System.Core"#> <#@ assembly name=" ...

  5. bash 2

    除了显式地直接赋值,还可以用语句给变量赋值,如 for file in `ls /etc` 或 for file in $(ls /etc) your_name="qinjx" e ...

  6. java web整合office web apps

    1.下载安装vmware虚拟机 2.下载windows server 2012或者window server 2012 R2的iso镜像 http://www.xp85.com/html/Window ...

  7. Codeforces Round #525 (Div. 2)

    Codeforces Round #525 (Div. 2) 哎,忍不住想吐槽一下,又要准备训练,又要做些无聊的事,弄得我都想退出了. 好好的训练不好么???? 只能做出两道水题,其实C题,感觉做出来 ...

  8. adb 查看包名或其他

    http://blog.sina.com.cn/s/blog_5b478f870102v5bo.html

  9. Windows Server 2003 添加“Resin”到“服务”出错

    将“Resin”添加到[服务] 进入安装目录,执行 httpd -install 从[服务]移除 执行 httpd -remove ---------------------------------- ...

  10. POJ 3352 Road Construction ; POJ 3177 Redundant Paths (双联通)

    这两题好像是一样的,就是3177要去掉重边. 但是为什么要去重边呢??????我认为如果有重边的话,应该也要考虑在内才是. 这两题我用了求割边,在去掉割边,用DFS缩点. 有大神说用Tarjan,不过 ...