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MongoDB 中聚合统计计算--$SUM表达式 方法

来源:互联网搜集 作者:秩名 人气: 发布时间:2019-08-23
本篇文章主要介绍了MongoDB 中聚合统计计算--$SUM表达式 方法,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下,也感谢大家对酷站(ku0.com)的支持。

我们一般通过表达式$sum来计算总和。因为MongoDB的文档有数组字段,所以可以简单的将计算总和分成两种:

1,统计符合条件的所有文档的某个字段的总和;

2,统计每个文档的数组字段里面的各个数据值的和。这两种情况都可以通过$sum表达式来完成。

以上两种情况的聚合统计,分别对应与聚合框架中的 $group 操作步骤和 $project 操作步骤。

1.$group

直接看例子吧。

Case 1

测试集合mycol中的数据如下:
 

{
 title: 'MongoDB Overview', 
 description: 'MongoDB is no sql database',
 by_user: 'runoob.com',
 url: 'http://www.runoob.com',
 tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
 likes: 100
},
{
 title: 'NoSQL Overview', 
 description: 'No sql database is very fast',
 by_user: 'runoob.com',
 url: 'http://www.runoob.com',
 tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
 likes: 10
},
{
 title: 'Neo4j Overview', 
 description: 'Neo4j is no sql database',
 by_user: 'Neo4j',
 url: 'http://www.neo4j.com',
 tags: ['neo4j', 'database', 'NoSQL'],
 likes: 750
}
 

现在我们通过以上集合计算每个作者所写的文章数,使用aggregate()计算

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

查询结果如下:
 
 
/* 1 */
{
 "_id" : "Neo4j",
 "num_tutorial" : 1
},

/* 2 */
{
 "_id" : "runoob.com",
 "num_tutorial" : 2
}

Case 2

统计每个作者被like的总和,计算表达式:

db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : "$likes"}}}])

查询结果如下;
 
 
/* 1 */
{
 "_id" : "Neo4j",
 "num_tutorial" : 750
},

/* 2 */
{
 "_id" : "runoob.com",
 "num_tutorial" : 110
}

Case 3

上面例子有些简单,我们再丰富一下,测试集合sales的数据如下:

{ "_id" : 1, "item" : "abc", "price" : 10, "quantity" : 2, "date" : ISODate("2014-01-01T08:00:00Z") }
{ "_id" : 2, "item" : "jkl", "price" : 20, "quantity" : 1, "date" : ISODate("2014-02-03T09:00:00Z") }
{ "_id" : 3, "item" : "xyz", "price" : 5, "quantity" : 5, "date" : ISODate("2014-02-03T09:05:00Z") }
{ "_id" : 4, "item" : "abc", "price" : 10, "quantity" : 10, "date" : ISODate("2014-02-15T08:00:00Z") }
{ "_id" : 5, "item" : "xyz", "price" : 5, "quantity" : 10, "date" : ISODate("2014-02-15T09:05:00Z") }

需要完成的目标是,基于日期分组,统计每天的销售额,聚合公式为:
 
 
db.sales.aggregate(
 [
  {
  $group:
   {
   _id: { day: { $dayOfYear: "$date"}, year: { $year: "$date" } },
   totalAmount: { $sum: { $multiply: [ "$price", "$quantity" ] } },
   count: { $sum: 1 }
   }
  }
 ]
)

查询结果是:

 
{ "_id" : { "day" : 46, "year" : 2014 }, "totalAmount" : 150, "count" : 2 }
{ "_id" : { "day" : 34, "year" : 2014 }, "totalAmount" : 45, "count" : 2 }
{ "_id" : { "day" : 1, "year" : 2014 }, "totalAmount" : 20, "count" : 1 }

2.$project阶段

Case 4

假设存在一个 students 集合,其数据结构如下:

{ "_id": 1, "quizzes": [ 10, 6, 7 ], "labs": [ 5, 8 ], "final": 80, "midterm": 75 }
{ "_id": 2, "quizzes": [ 9, 10 ], "labs": [ 8, 8 ], "final": 95, "midterm": 80 }
{ "_id": 3, "quizzes": [ 4, 5, 5 ], "labs": [ 6, 5 ], "final": 78, "midterm": 70 }
 

现在的需求是统计每个学生的 平常的测验分数总和、实验分数总和、期末其中分数总和。
 
 
db.students.aggregate([
 {
  $project: {
  quizTotal: { $sum: "$quizzes"},
  labTotal: { $sum: "$labs" },
  examTotal: { $sum: [ "$final", "$midterm" ] }
  }
 }
])

其查询输出结果如下:

 
{ "_id" : 1, "quizTotal" : 23, "labTotal" : 13, "examTotal" : 155 }
{ "_id" : 2, "quizTotal" : 19, "labTotal" : 16, "examTotal" : 175 }
{ "_id" : 3, "quizTotal" : 14, "labTotal" : 11, "examTotal" : 148 }

参考文献:

https://www.runoob.com/mongodb/mongodb-aggregate.html

https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/aggregation/sum/index.html

原文链接:https://www.cnblogs.com/xuliuzai/archive/2019/08/23/11400546.html

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