function(err,client){if(err)throwerr;// 选择要写入的集合constdb=client.db('mydb');constcollection=db.collection('mycollection');// 使用aggregate操作符进行聚合操作collection.aggregate([{$group:{_id:null,total:{$sum:'$field'}// 计算字段'field'的总和}}])....
一、group与sum的概念 1.知识储备:聚合与管道# 1.1 MongoDB 聚合:# MongoDB 中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等),并返回计算后的数据结果。 有点类似 SQL 语句中的 count(*)。 介绍一下聚合的中的一些表达式方法: 表达式描述实例 $sum 计算总和。 db.mycol.aggregate([{$group : {_...
分组并求总数 接下来,我们将使用aggregate操作将数据按照部门进行分组,并计算每个部门的员工总数。下面的代码演示了如何实现这一操作: >db.employees.aggregate([{$group:{_id:"$department",count:{$sum:1}}}]) 1. 2. 3. 上述代码中的$group阶段用于将数据按照department字段进行分组。_id字段表示分组的依据,...
db.sales.aggregate([{$group:{_id:"$item",// 分组依据:水果名totalQuantity:{$sum:"$quantity"},// 总数量totalSales:{$sum:{$multiply:["$quantity","$price"]}}// 总销售额}}]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 解析代码: $group: 指定分组操作,_id是每组的标识,这里我们按item(水果...
聚合(aggregate)主要用于计算数据,类似sql中的sum()、avg() 语法:db.集合名称.aggregate([{管道:{表达式}}]) 管道在MongoDB中一般用于将当前命令的输出结果作为下一个命令的输入 常用管道 1、$group:将集合中的文档分组,可用于统计结果 2、$match:过滤数据,只输出符合条件的...
{$group: { _id:null, counter:{$sum:1}, avgAge:{$avg:'$age'} } } ]) 透视数据 例3:统计学生性别及学生姓名 db.stu.aggregate([ {$group: { _id:'$gender', name:{$push:'$name'} } } ]) 使用$$ROOT可以将文档内容加入到结果集的数组中,代码如下 ...
aggregate([ {$match:{user: 'xiaoming', info:{$regex:'wrong'}}}, {$group:{_id:null, count:{$sum:1}}} ]) 用上面这个来统计xiaoming带有wrong的文档数量,结果 {"_id": null, "count": 2299999 } 耗时30s-40s。user、info、user+info三种索引都尝试过,速度都没有提升baidu、google查到‘带条...
在MongoDB中,Aggregate是一个用于数据聚合和处理的强大工具。它允许我们根据查询条件对数据进行分组、筛选、排序、计数、求和等操作,以便更好地理解和分析数据。 在使用Aggregate进行分组时,我们可以使用$group操作符来指定分组的字段,并使用$sum、$avg、$min、$max等操作符来计算分组后的结果。以下是一个示例: ...
分组后可以对每组数据计算 $sum 求和、$avg 平均值、$max 最大值、$min 最小值等等。 3.1 使用分组操作去重 在基础篇的文章中,我们了解到 dictinct() 命令可以实现对某个字段去重,返回去重后的数组。 下面,我们使用 $group 的分组功能实现 sex 字段去重: db.employee.aggregate([ {'$group': {'_id': ...
TypedAggregation<Role>agg=Aggregation.newAggregation(Role.class,Aggregation.group("name").sum("age").as("agesum").first("age").as("agefirst").addToSet("age").as("agess"));AggregationResults<Document>result=mongoTemplate.aggregate(agg,Document.class);result.getMappedResults().forEach(document-...