最近在学习mongoDB的使用，本文来介绍一下其中aggregate的具体使用
先来看一个分组的例子，本例中$group是一个管道操作符，获得的结果可以接着输出到下一个管道，而内部的$sum是一个表达式操作符。
用$group 举个例子
将document分组，用作统计结果
```
db.Ubisoft.aggregate([ // aggregate方法接收的是一个数组
{
$group: {
_id: '$time',
num: {$sum: 1}
}
}
])
// 这里的_id字段表示你要基于哪个字段来进行分组(即制定字段值相同的为一组)，这里的$time就表示要基于time字段来进行分组
// 下面的num字段的值$sum: 1表示的是获取满足time字段相同的这一组的数量乘以后面给定的值(本例为1，那么就是同组的数量)。
```
那么看完这个例子之后，mongoDB中还有其他的一些管道操作符和表达式操作符：
管道操作符
| 常用管道 | 含义 |
|---|---|
| $group | 将collection中的document分组，可用于统计结果 |
| $match | 过滤数据，只输出符合结果的文档 |
| $project | 修改输入文档的结构(例如重命名，增加、删除字段，创建结算结果等) |
| $sort | 将结果进行排序后输出 |
| $limit | 限制管道输出的结果个数 |
| $skip | 跳过制定数量的结果，并且返回剩下的结果 |
| $unwind | 将数组类型的字段进行拆分 |
表达式操作符
| 常用表达式 | 含义 |
|---|---|
| $sum | 计算总和，{$sum: 1}表示返回总和×1的值(即总和的数量),使用{$sum: '$制定字段'}也能直接获取制定字段的值的总和 |
| $avg | 平均值 |
| $min | min |
| $max | max |
| $push | 将结果文档中插入值到一个数组中 |
| $first | 根据文档的排序获取第一个文档数据 |
| $last | 同理，获取最后一个数据 |
了解完这些操作符之后，继续拿$group来试试看：
我们现在有一个名为Ubisoft的一个collection，内部的文档为：
/* 1 */
{
"_id" : ObjectId("5b0cf67270e4fa02d31de42e"),
"name" : "rainbowSix Siege",
"time" : 400.0
}
/* 2 */
{
"_id" : ObjectId("5b0cf69270e4fa02d31de42f"),
"name" : "Assassin's creed",
"time" : 20.0
}
/* 3 */
{
"_id" : ObjectId("5b0cf6ad70e4fa02d31de430"),
"name" : "ghost Recon",
"time" : 0.0
}
/* 4 */
{
"_id" : ObjectId("5b0d14c870e4fa02d31de436"),
"name" : "farCry",
"time" : 0.0
}
我们现在来试试其他的表达式操作符：
db.Ubisoft.aggregate([
{
$group: {
_id: '$time',
gameName: {$push: '$name'}
}
}
])
返回结果为：
/* 1 */
{
"_id" : 20.0,
"gameName" : [
"Assassin's creed"
]
}
/* 2 */
{
"_id" : 0.0,
"gameName" : [
"ghost Recon",
"farCry"
]
}
/* 3 */
{
"_id" : 400.0,
"gameName" : [
"rainbowSix Siege"
]
}
可以看到time字段相同的document被分为了一组，而且使用$push表达式，将我们制定的document的name字段的值也放到了一个数组中作为我们在mongoDB语句中制定的gameName的值。
另外$group中可以制定_id:null, 即可以把所有的document分为一组，可以用于计算平均值之类的操作
我们可以用$指定字段来表示选定的document的field,另外可以使用$$ROOT来表示选定的document的所有内容（例如:chosenDocument: {$push: '$$ROOT'}）
上述例子基本介绍了表达式操作符的用法。
接着来看$match
$match
db.Ubisoft.aggregate([
{
$match: {
time: {$gte: 20} //选取time字段 >=20的document
}
}
])
这就拿到了所有time>=20的document,然后可以通过再接个管道来进行其他操作，比如说我们再接一个$group来进行分组，显示筛选出来的所有time>=20的document的个数。
db.Ubisoft.aggregate([
{
$match: {
time: {$gte: 20}
}
},
{
$group: {
_id: null, // _id: null表示全选
totalNum: {$sum: 1}
}
}
])
输出结果为：
/* 1 */
{
"_id" : null,
"totalNum" : 2.0
}
可以看到time>=20的document的个数为2
$project 投影
修改输入文档的结构(例如重命名，增加、删除字段，创建结算结果等)
$project和直接使用find()的写法一样：
db.Ubisoft.aggregate([
{
$project: {
_id: 0, //不显示_id字段
}
}
])
和我们直接写db.Ubisoft.find({},{'_id': 0})写法一样
输出结果为：
/* 1 */
{
"name" : "rainbowSix Siege",
"time" : 400.0
}
/* 2 */
{
"name" : "Assassin's creed",
"time" : 20.0
}
/* 3 */
{
"name" : "ghost Recon",
"time" : 0.0
}
/* 4 */
{
"name" : "farCry",
"time" : 0.0
}
可以看到没有_id字段了。
那么我们现在如果想拿到所有time>=20的document的name字段的话，可以把管道搭配起来用：
db.Ubisoft.aggregate([
{
$match: {
time: {$gte: 20}
}
},
{
$project: {
_id: 0, // _id不显示
name: 1 // name是要显示的
}
},
{
$group: {
_id: null,
name: {$push: '$name'}
}
}
])
输出结果为：
/* 1 */
{
"_id" : null,
"name" : [
"rainbowSix Siege",
"Assassin's creed"
]
}
$sort
$sort和我们find()中排序的写法也是一样的。
现在我们想将所有的document按照time降序来排列的话：
和db.Ubisoft.find().sort({time: -1})写法是一样的:
db.Ubisoft.aggregate([
{
$sort: {
time: -1
}
}
])
同理，$sort也可以和其他管道搭配使用
$limit $skip
和limit()以及skip()的写法也是一样的。
db.Ubisoft.find().skip(1).limit(2)
使用聚合可以写成：
db.Ubisoft.aggregate([
{
$skip: 1
},
{
$limit: 2
}
])
limit和skip搭配使用可以达到分页的效果。
注意先写skip在写limit
$unwind
$unwind管道可以document中的数组类型的字段进行拆分，每条包含数组中的一个值。
- 基本使用
在Ubisoft这个集合里新增如下一条document:
/* 5 */
{
"_id" : ObjectId("5b0e242ed85f6f9cc56da7cc"),
"name" : "gameList",
"list" : [
"dota2",
"csgo",
"ow"
]
}
我们针对这个document中的list字段来进行$unwind
db.Ubisoft.aggregate([
{
$unwind: '$list' // 指定list字段
}
])
输出结果为：
/* 1 */
{
"_id" : ObjectId("5b0e242ed85f6f9cc56da7cc"),
"name" : "gameList",
"list" : "dota2"
}
/* 2 */
{
"_id" : ObjectId("5b0e242ed85f6f9cc56da7cc"),
"name" : "gameList",
"list" : "csgo"
}
/* 3 */
{
"_id" : ObjectId("5b0e242ed85f6f9cc56da7cc"),
"name" : "gameList",
"list" : "ow"
}
可以看到unwind是将文档中的数组字段进行拆分，如果有其他文档的list字段也是数组，也会一并拆分。
- 特殊情况下的unwind(空数组，null,非数组，无指定字段)
针对特殊情况，新建一个colletion,内容为：
/* 1 */
{
"_id" : ObjectId("5b0e27fdd85f6f9cc56da7ce"),
"list" : null
}
/* 2 */
{
"_id" : ObjectId("5b0e2827d85f6f9cc56da7cf"),
"list" : []
}
/* 3 */
{
"_id" : ObjectId("5b0e2834d85f6f9cc56da7d0"),
"list" : "notArray"
}
/* 4 */
{
"_id" : ObjectId("5b0e2844d85f6f9cc56da7d1")
}
来进行$unwind，
db.unwind.aggregate([
{
$unwind: '$list'
}
])
输出结果为：
/* 1 */
{
"_id" : ObjectId("5b0e2834d85f6f9cc56da7d0"),
"list" : "notArray"
}
可以看到[],null,以及无指定字段的数据都丢失了，
为了不丢失数据，我们可以写成：
db.unwind.aggregate([
{
$unwind: {
path: '$list', // path是指定字段
preserveNullAndEmptyArrays: true //该属性为true即保留
}
}
])
这次输出结果就保留了null以及空数组，值得关注的就是preserveNullAndEmptyArrays这个属性，为true的时候就保留。