aggregate(match,group); //AggregationOutput 类有getCommandResult(),返回运行结果,结果是CommandResult,可以查看到。 mapreduce在mongodb中同样可以聚类,采用的是javascript作为查询语言,但是不得不承认的是,mapreduce非常慢,一般是不会用在实时的数据分析中的。这里做的是以在一个时间段内,对mac_id进行聚合,求...
$sort用于将输入的文档排序后输出使用示例如下:查询人物,按照年龄升序 db.person.aggregate([{$sort:{age:1}}])查询每个国家的人数,并排序 db.person.aggregate([ {$group:{_id:"$country",counter:{$sum:1}}}, {$sort:{counter:-1}} ])管道命令之$skip 和$limit...
Sql: select sex,count(*) from mycol group by sex MongoDb: db.mycol.aggregate([{group: {_id: ' sex', personCount: {$sum: 1}}}]) Sql: select sex,sum(score) totalScore from mycol group by sex MongoDb: db.mycol.aggregate([{group: {_id: ' sex', totalScore: { score'}}}]) ...
语法:db.集合名称.aggregate([{管道:{表达式}}]) 管道在MongoDB中一般用于将当前命令的输出结果作为下一个命令的输入 常用管道 1、$group:将集合中的文档分组,可用于统计结果 2、$match:过滤数据,只输出符合条件的文档 3、$project:修改输入文档的结构,如重命名、增加、删除字...
db.sales.aggregate( [ //阶段1 { $group : { _id : "$item", totalSaleAmount: { $sum: { $multiply: [ "$price", "$quantity" ] } } } }, //阶段2 { $match: { "totalSaleAmount": { $gte: 100 } } } ] ) 阶段1:$group阶段,根据item进行分组,并计算每个item的销售总额。 阶段2:...
{ "$sort" : { "createTime" : -1}}, #排序 ] ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 执行之后,得到如下结果: db.getCollection('task_log_record').aggregate( [ { "$match" : { "configType" : 3000, "businessId" : { '$in': ['155...
db.collection.aggregate([{$group:{_id:"$quoteId",// 按照quoteId字段进行分组count:{$sum:1}// 统计每个分组的记录数}},{$sort:{count:-1// 按照记录数降序排序}}]) 在这个查询中: group阶段将文档按照quoteId字段进行分组,并使用sum操作符统计每个分组的记录数,保存为count字段。
db.groupExample.aggregate([ { $group : { _id : null, totalSaleAmount: { $sum: { $multiply: [ "$price", "$quantity" ] } }, averageQuantity: { $avg: "$quantity" }, count: { $sum: 1 } } } ]) 以上操作相当于mysql中: SELECT Sum(price * quantity) AS totalSaleAmount, Avg(qu...
TheStage editor(top right) is where you write or edit the aggregate query. When you open a new Aggregation Editor tab, Stage 1 is automatically added for you, ready for you to enter the details and if required, add a name of your choice to the stage number. ...
1.4.$sort和内存限制 $sort阶段的RAM有100兆字节的限制。默认情况下,如果阶段超过这个限制,$sort将产生一个错误。为了允许处理大型数据集,将allowDiskUse选项设置为true,以允许$sort操作写入临时文件。有关详细信息,请参阅db.collection.aggregate()方法中的allowDiskUse选项和aggregate命令。