MongoDB 聚合
MongoDB 中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等),并返回计算后的数据结果。
有点类似 SQL 语句中的 count(*)。
aggregate() 方法
MongoDB中聚合的方法使用aggregate()。
语法
aggregate() 方法的基本语法格式如下所示:
>db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)
实例
集合中的数据如下:
{_id: ObjectId(7df78ad8902c)title: 'MongoDB Overview', description: 'MongoDB is no sql database',by_user: 'runoob.com',url: 'http://www.runoob.com',tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],likes: 100
},
{_id: ObjectId(7df78ad8902d)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
},
{_id: ObjectId(7df78ad8902e)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()计算结果如下:
> db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : 1}}}])
{"result" : [{"_id" : "runoob.com","num_tutorial" : 2},{"_id" : "Neo4j","num_tutorial" : 1}],"ok" : 1
}
>
以上实例类似sql语句:
select by_user, count(*) from mycol group by by_user
在上面的例子中,我们通过字段 by_user 字段对数据进行分组,并计算 by_user 字段相同值的总和。
下表展示了一些聚合的表达式:
| 表达式 | 描述 | 实例 |
|---|---|---|
| $sum | 计算总和。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : "$likes"}}}]) |
| $avg | 计算平均值 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$avg : "$likes"}}}]) |
| $min | 获取集合中所有文档对应值得最小值。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$min : "$likes"}}}]) |
| $max | 获取集合中所有文档对应值得最大值。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$max : "$likes"}}}]) |
| $push | 将值加入一个数组中,不会判断是否有重复的值。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$push: "$url"}}}]) |
| $addToSet | 将值加入一个数组中,会判断是否有重复的值,若相同的值在数组中已经存在了,则不加入。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$addToSet : "$url"}}}]) |
| $first | 根据资源文档的排序获取第一个文档数据。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", first_url : {$first : "$url"}}}]) |
| $last | 根据资源文档的排序获取最后一个文档数据 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", last_url : {$last : "$url"}}}]) |
管道的概念
管道在Unix和Linux中一般用于将当前命令的输出结果作为下一个命令的参数。
MongoDB的聚合管道将MongoDB文档在一个管道处理完毕后将结果传递给下一个管道处理。管道操作是可以重复的。
表达式:处理输入文档并输出。表达式是无状态的,只能用于计算当前聚合管道的文档,不能处理其它的文档。
这里我们介绍一下聚合框架中常用的几个操作:
- $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。
- $match:用于过滤数据,只输出符合条件的文档。$match使用MongoDB的标准查询操作。
- $limit:用来限制MongoDB聚合管道返回的文档数。
- $skip:在聚合管道中跳过指定数量的文档,并返回余下的文档。
- $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。
- $group:将集合中的文档分组,可用于统计结果。
- $sort:将输入文档排序后输出。
- $geoNear:输出接近某一地理位置的有序文档。
管道操作符实例
1、$project实例
db.article.aggregate({ $project : {title : 1 ,author : 1 ,}});
这样的话结果中就只还有_id,tilte和author三个字段了,默认情况下_id字段是被包含的,如果要想不包含_id话可以这样:
db.article.aggregate({ $project : {_id : 0 ,title : 1 ,author : 1}});
2.$match实例
db.articles.aggregate( [{ $match : { score : { $gt : 70, $lte : 90 } } },{ $group: { _id: null, count: { $sum: 1 } } }] );
$match用于获取分数大于70小于或等于90记录,然后将符合条件的记录送到下一阶段$group管道操作符进行处理。
3.$skip实例
db.article.aggregate({ $skip : 5 });
经过$skip管道操作符处理后,前五个文档被"过滤"掉。
相关文章:
MongoDB 聚合
MongoDB 中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等),并返回计算后的数据结果。 有点类似 SQL 语句中的 count(*)。 aggregate() 方法 MongoDB中聚合的方法使用aggregate()。 语法 aggregate() 方法的基本语法格式如下所示࿱…...
LabVIEW涡轮诊断系统
一、项目背景与行业痛点 涡轮机械是发电厂、航空发动机、石油化工等领域的核心动力设备,其运行状态直接关系到生产安全与经济效益。据统计,涡轮故障导致的非计划停机可造成每小时数十万元的经济损失,且突发故障可能引发严重安全事故。传统人…...
机器学习在地震预测中的应用
## 1. 机器学习与地震预测 地震是自然界的一种极端灾害,其发生常常给人们的生命和财产带来极大的威胁。虽然科学家们一直在寻求可靠的方法来预测地震,但由于地震预测本身的复杂性,长期以来难以取得根本性突破。然而,近年来&#x…...
总结11..
#include <stdio.h> #include <string.h> #define MAXN 1001 #define MAXM 1000001 int n, m; char maze[MAXN][MAXN]; int block[MAXN][MAXN]; // 标记每个格子所属的连通块编号 int blockSize[MAXN * MAXN]; // 记录每个连通块的大小 int dx[] {0, 0, 1, -1};…...
c++ 定点 new 及其汇编解释
(1) 代码距离: #include <new> // 需要包含这个头文件 #include <iostream>int main() {char buffer[sizeof(int)]; // 分配一个足够大的字符数组作为内存池int* p new(&buffer) int(42); // 使用 placement new…...
Linux 传输层协议 UDP 和 TCP
UDP 协议 UDP 协议端格式 16 位 UDP 长度, 表示整个数据报(UDP 首部UDP 数据)的最大长度如果校验和出错, 就会直接丢弃 UDP 的特点 UDP 传输的过程类似于寄信 . 无连接: 知道对端的 IP 和端口号就直接进行传输, 不需要建立连接不可靠: 没有确认机制, 没有重传机制; 如果因…...
springCload快速入门
原作者:3. SpringCloud - 快速通关 前置知识: Java17及以上、MavenSpringBoot、SpringMVC、MyBatisLinux、Docker 1. 分布式基础 1.1. 微服务 微服务架构风格,就像是把一个单独的应用程序开发为一套小服务,每个小服务运行在自…...
从 HTTP/1.1 到 HTTP/3:如何影响网页加载速度与性能
一、前言 在最近使用Apipost时,突然注意到了http/1.1和http/2,如下图: 在我根深蒂固的记忆中,对于http的理解还停留在TCP协议、三次握手。由于我的好奇心,于是触发了我被动“开卷”,所以有了这篇文章&…...
人工智能导论-第3章-知识点与学习笔记
参考教材3.2节的内容,介绍什么是自然演绎推理;解释“肯定后件”与“否定前件”两类错误的演绎推理是什么意义,给出具体例子加以阐述。参考教材3.3节的内容,介绍什么是文字(literal);介绍什么是子…...
游戏引擎 Unity - Unity 下载与安装
Unity Unity 首次发布于 2005 年,属于 Unity Technologies Unity 使用的开发技术有:C# Unity 的适用平台:PC、主机、移动设备、VR / AR、Web 等 Unity 的适用领域:开发中等画质中小型项目 Unity 适合初学者或需要快速上手的开…...
鼠标拖尾特效
文章目录 鼠标拖尾特效一、引言二、实现原理1、监听鼠标移动事件2、生成拖尾元素3、控制元素生命周期 三、代码实现四、使用示例五、总结 鼠标拖尾特效 一、引言 鼠标拖尾特效是一种非常酷炫的前端交互效果,能够为网页增添独特的视觉体验。它通常通过JavaScript和C…...
4 前置技术(下):git使用
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言 前言...
从零开始:用Qt开发一个功能强大的文本编辑器——WPS项目全解析
文章目录 引言项目功能介绍1. **文件操作**2. **文本编辑功能**3. **撤销与重做**4. **剪切、复制与粘贴**5. **文本查找与替换**6. **打印功能**7. **打印预览**8. **设置字体颜色**9. **设置字号**10. **设置字体**11. **左对齐**12. **右对齐**13. **居中对齐**14. **两侧对…...
解决国内服务器 npm install 卡住的问题
在使用国内云服务器时,经常会遇到 npm install 命令执行卡住的情况。本文将分享一个典型案例以及常见的解决方案。 问题描述 在执行以下命令时: mkdir test-npm cd test-npm npm init -y npm install lodash --verbose安装过程会卡在这个状态…...
DeepSeek 的含金量还在上升
大家好啊,我是董董灿。 最近 DeepSeek 越来越火了。 网上有很多针对 DeepSeek 的推理测评,除此之外,也有很多人从技术的角度来探讨 DeepSeek 带给行业的影响。 比如今天就看到了一篇文章,探讨 DeepSeek 在使用 GPU 进行模型训练…...
使用 Docker(Podman) 部署 MongoDB 数据库及使用详解
在现代开发环境中,容器化技术(如 Docker 和 Podman)已成为部署和管理应用程序的标准方式。本文将详细介绍如何使用 Podman/Docker 部署 MongoDB 数据库,并确保其他应用程序容器能够通过 Docker 网络成功连接到 MongoDB。我们将逐步…...
大模型训练(6):张量并行
0 英文缩写 Pipeline Parallelism(PP)流水线并行Tensor Parallel(TP)张量并行Data Parallelism(DP)数据并行Distributed Data Parallelism(DDP)分布式数据并行Zero Redundancy Opti…...
【力扣】238.除自身以外数组的乘积
AC截图 题目 思路 前缀积 前缀积指的是对于一个给定的数组arr,构建一个新的数组prefixProduct,其中prefixProduct[i]表示原数组从第一个元素到第i个元素(包括i)的所有元素的乘积。形式化来说: prefixProduct[0] ar…...
Nacos 的介绍和使用
1. Nacos 的介绍和安装 与 Eureka 一样,Nacos 也提供服务注册和服务发现的功能,Nacos 还支持更多元数据的管理, 同时具备配置管理功能,功能更丰富。 1.1. windows 下的安装和启动方式 下载地址:Release 2.2.3 (May …...
DeepSeek最新图像模型Janus-Pro论文阅读
目录 论文总结 摘要 1. 引言 2. 方法 2.1 架构 2.2 优化的训练策略 2.4 模型扩展 3. 实验 3.1 实施细节 3.2 评估设置 3.3 与最新技术的比较 3.4 定性结果 4. 结论 论文总结 Janus-Pro是DeepSeek最新开源的图像理解生成模型,Janus-Pro在多模态理解和文…...
微信小程序之bind和catch
这两个呢,都是绑定事件用的,具体使用有些小区别。 官方文档: 事件冒泡处理不同 bind:绑定的事件会向上冒泡,即触发当前组件的事件后,还会继续触发父组件的相同事件。例如,有一个子视图绑定了b…...
python打卡day49
知识点回顾: 通道注意力模块复习空间注意力模块CBAM的定义 作业:尝试对今天的模型检查参数数目,并用tensorboard查看训练过程 import torch import torch.nn as nn# 定义通道注意力 class ChannelAttention(nn.Module):def __init__(self,…...
阿里云ACP云计算备考笔记 (5)——弹性伸缩
目录 第一章 概述 第二章 弹性伸缩简介 1、弹性伸缩 2、垂直伸缩 3、优势 4、应用场景 ① 无规律的业务量波动 ② 有规律的业务量波动 ③ 无明显业务量波动 ④ 混合型业务 ⑤ 消息通知 ⑥ 生命周期挂钩 ⑦ 自定义方式 ⑧ 滚的升级 5、使用限制 第三章 主要定义 …...
可靠性+灵活性:电力载波技术在楼宇自控中的核心价值
可靠性灵活性:电力载波技术在楼宇自控中的核心价值 在智能楼宇的自动化控制中,电力载波技术(PLC)凭借其独特的优势,正成为构建高效、稳定、灵活系统的核心解决方案。它利用现有电力线路传输数据,无需额外布…...
全球首个30米分辨率湿地数据集(2000—2022)
数据简介 今天我们分享的数据是全球30米分辨率湿地数据集,包含8种湿地亚类,该数据以0.5X0.5的瓦片存储,我们整理了所有属于中国的瓦片名称与其对应省份,方便大家研究使用。 该数据集作为全球首个30米分辨率、覆盖2000–2022年时间…...
智能在线客服平台:数字化时代企业连接用户的 AI 中枢
随着互联网技术的飞速发展,消费者期望能够随时随地与企业进行交流。在线客服平台作为连接企业与客户的重要桥梁,不仅优化了客户体验,还提升了企业的服务效率和市场竞争力。本文将探讨在线客服平台的重要性、技术进展、实际应用,并…...
Spring Boot+Neo4j知识图谱实战:3步搭建智能关系网络!
一、引言 在数据驱动的背景下,知识图谱凭借其高效的信息组织能力,正逐步成为各行业应用的关键技术。本文聚焦 Spring Boot与Neo4j图数据库的技术结合,探讨知识图谱开发的实现细节,帮助读者掌握该技术栈在实际项目中的落地方法。 …...
保姆级教程:在无网络无显卡的Windows电脑的vscode本地部署deepseek
文章目录 1 前言2 部署流程2.1 准备工作2.2 Ollama2.2.1 使用有网络的电脑下载Ollama2.2.2 安装Ollama(有网络的电脑)2.2.3 安装Ollama(无网络的电脑)2.2.4 安装验证2.2.5 修改大模型安装位置2.2.6 下载Deepseek模型 2.3 将deepse…...
动态 Web 开发技术入门篇
一、HTTP 协议核心 1.1 HTTP 基础 协议全称 :HyperText Transfer Protocol(超文本传输协议) 默认端口 :HTTP 使用 80 端口,HTTPS 使用 443 端口。 请求方法 : GET :用于获取资源,…...
LangFlow技术架构分析
🔧 LangFlow 的可视化技术栈 前端节点编辑器 底层框架:基于 (一个现代化的 React 节点绘图库) 功能: 拖拽式构建 LangGraph 状态机 实时连线定义节点依赖关系 可视化调试循环和分支逻辑 与 LangGraph 的深…...
