【原创】【译】MongoDB 3.0.6 数据聚合

概述

MongoDB 有数据聚合的操作，例如通过一个给定的key来分组并且为每一个组求和或者计数。

使用聚合方法来执行基于阶段的聚合，聚合方法接收数组作为参数，对于每个阶段，都是顺序处理，展示数据处理的步骤。

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条件

本节的例子依然使用 test数据库中的restaurants集合。关于介绍集合和数据集的内容，请参见导入数据集。

我们紧接着连接了数据库，并创建了test数据库和restaurant集合。
需要导入如下包：

       import com.mongodb.Block;

       import com.mongodb.client.AggregateIterable;
       import org.bson.Document;
       import static java.util.Arrays.asList;

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通过字段和计数为文档分组

利用指定的键来分组。在分组阶段，可以通过一个指定的主键id来分组。$group接收一个字段的路径，该字段以$为前缀。分组阶段可以使用accumulators来为每一个组计算。下面的例子使用restaurant集合里的borough字段并且用$sum方法来为每一个组求和。

   AggregateIterable iterable = 

      db.getCollection("restaurants").aggregate(asList( 
        new Document("$group", 
        new Document("_id", "$borough")
        .append("count", new Document("$sum", 1)))));

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迭代出结果：

   iterable.forEach(new Block() { 

        @Override public void apply(final Document document) { 
                System.out.println(document.toJson()); }});

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结果集包括下面的文档：

   { "_id" : "Missing", "count" : 51 }

   { "_id" : "Staten Island", "count" : 969 }
   { "_id" : "Manhattan", "count" : 10259 }
   { "_id" : "Brooklyn", "count" : 6086 }
   { "_id" : "Queens", "count" : 5656 }
   { "_id" : "Bronx", "count" : 2338 }

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id域是具有唯一性的 borough，通过id来分组。

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过滤和文档分组

用$match状态来过滤文档。$match用mogodb的查询语法。下面的例子就是用$match来查询restaurant集合中的bought等于"Queens"和cuisine等于Brazilian的文档。接着利用$group来给过滤后的文档按照address.zipcode分组并且用$sum来计算文档的数量。$group通过路径访问字段。

     AggregateIterable iterable = 

        db.getCollection("restaurants").aggregate(asList( new 
              Document("$match", new Document("borough", 
                  "Queens").append("cuisine", "Brazilian")), new 
                      Document("$group", new Document("_id", 
                      "$address.zipcode").append("count", new Document("$sum", 1)))));

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迭代结果集

   iterable.forEach(new Block() { 

        @Override public void apply(
            final Document document) { 
                  System.out.println(document.toJson()); 
       }});

结果集包含下面的文档

      { "_id" : "11377", "count" : 1 }

      { "_id" : "11368", "count" : 1 }
      { "_id" : "11101", "count" : 2 }
      { "_id" : "11106", "count" : 3 }
      { "_id" : "11103", "count" : 1 }

_id字段包含了唯一的zipcode值，并且通过主键来分组。

额外

关于更多数据聚合的内容，请查看Java document of MongoDB。
（aggregate，AggregateIterable，Block）
在MongoDB指南中，查看更多Aggregation Quick Reference， Aggregation Mapping Chart的SQL语法等。