Mongodb聚合运算（二）

$bucket操作符

语法格式：

{
  $bucket: {
      groupBy: ,
      boundaries: [ , , ... ],
      default: ,
      output: {
         : { <$accumulator expression> },
         ...
         : { <$accumulator expression> }

      }
   }
}

参数解释：

groupBy：用于分组的字段

boundaries：基于groupBy分组的边界

default：不在边界之中的默认值

output：输出字段,除_id字段外，指定输出文档中要包含的字段的文档。要指定要包含的字段，必须使用累加器表达式（$sum，$avg等）

测试案例

新增文档：

db.bucket.insert([
  {
 "name": "雪碧1","price": 20,"year": 1982
},
  {
    "name": "雪碧2","price": 21,"year": 1983
  },
  {
    "name": "雪碧3","price": 23,"year": 1984
  }
,
  {
    "name": "雪碧4","price": 24,"year": 1985
  },
  {
    "name": "雪碧6","price": 34,"year": 1990
  },
  {
    "name": "雪碧7","price": 38,"year": 1992
  },
  {
    "name": "雪碧8","price": 40,"year": 1972
  },
  {
    "name": "雪碧7","price": 68,"year": 1998
  }
])

根据价格分组划分区间并统计每个区间的数量

db.bucket.aggregate([{
  $bucket:{
    groupBy: "$price",
    boundaries: [20,30,40,50],
    default: "Other",
    output:{
      count: {
        "$sum": 1
      }
    }
  }
}])

$facet操作符

语法格式：

{ $facet:
   {
      : [ , , ... ],
      : [ , , ... ],
      ...
   }
}

参数解释：

分面搜索，同一组输入文档上支持各种聚合，而不需要多次检索输入文档

测试案例：

根据价格和年份区间分组，分别统计每个区间的数量

db.bucket.aggregate( [
  {
    $facet: {
      price: [{
        $bucket:{
          groupBy: "$price",
          boundaries: [20,30,40,50],
          default: "Other",
          output:{
            count: {
              "$sum": 1
            }
          }
        }
      }],
      year: [{
        $bucket:{
          groupBy: "$year",
          boundaries: [1970,1980,1990,2000],
          default: "Other",
          output:{
            count: {
              "$sum": 1
            }
          }
        }
      }]
    }
  }
])