在MongoDB数据库中常见的聚合操作有:count,distinct,group,mapReduce。现在将它们一一的记录下来: 一、count操作 这个操作顾名思义就是达到统计的效果啦,用来统计符合某一种查询条件的总数。 /** 统计所有记录的总数 */ db.user.count() /** 统计名字为 hanmeimei 的记录数 */ db.user.count({"name":"han...
$match:过滤文档,和 find() 中的过滤条件一样,例如分别接着上面的找出 uid 大于7的,还有 uid 小于 10的数据 db.order.aggregate([{ $project: { order_id: 1, uid: 1 } }, { $match: { uid: { $gt: 7 } } }]) 1. $group:分组 db.order_item.aggregate([{ $group: { _id: '$order_...
insert_many(DataGenerator(subject, count)) if __name__ == "__main__": main() 一. $match 筛选数据 运行命令行程序,生成 employee 数据集: $ python3 my_faker.py --subject=employee 数据库集合 employee 内容如下: 如果调用 aggregate 命令时没有任何阶段,则 0 阶段的 aggrerate() 等同于 find...
>db.mycol.aggregate([{$group:{_id:"$by_user", num_tutorial:{$sum:1}}}]) { "result":[ { "_id":"runoon.com", "num_tutorial":2 }, { "_id":"Neo4j", "num_tutorial":1 } ], "ok":1 } > 以上实例类似sql语句: selectby_user,count(*)frommycolgr...
group后 count(distinct f1)的需求。 备注:f1 代表某字段 大意是: 根据key1 分组后,找出该组中字段 f1的不重复数量 1. mysql实现 伪sql如下:(这个挺简单的) selectkey1,count(distinctf1)fromtgroupbykey1 2. mongo如何实现呢? mongo实现如下: db.t.aggregate([ ...
单独的聚合命令(group,distinct,count) 单独聚合命令比aggregate性能低,比Map-reduce灵活度低;但是可以节省几行javascript代码,后面那句话我自己加的,哈哈哈～ count()方法可以查询统计符合条件的集合的总数 db.COLLECTION_NAME.count(<query>) //此方法等价于db.COLLECTION_NAME.find(<query>).count() ...
1db.getCollection('cat_rows').aggregate([2{3"$group": {_id: "$dateStr", count: {"$sum": 1}}4}5]) 如果是多个条件呢? 1db.Request.aggregate([2{"$group" : {_id:{source:"$source",status:"$status"},count:{$sum:1}}}3])...
可以使用$unwind操作符展开"items"字段,并使用group操作符对展开后的数据按照商品类型进行分组,然后使用count操作符对每个商品类型进行计数。 以下是一个示例代码片段,演示如何使用group和count操作符对MongoDB中的嵌套数组进行聚合计算: 代码语言:txt 复制 db.collection.aggregate([ { $unwind: "$items" }, // ...
$group: { _id: null, count: { $sum: 1 } } } ]) 上述代码中,db.collection.aggregate()用于执行聚合操作。首先使用$match操作符来筛选出日期范围内的数据,其中field是日期字段,start_date和end_date分别是起始日期和结束日期。然后使用$group操作符进行分组,将所有数据都分到同一个组中(使用_id: null)...
MongoDB中聚合(aggregate)操作将来自多个document的value组合在一起,并通过对分组数据进行各种操作处理,并返回计算后的数据结果,主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等)。MongoDB提供三种方式去执行聚合操作:聚合管道(aggregation pipeline)、Map-Reduce函数以及单一的聚合命令(count、distinct、group)。