$skip跳过指定条数记录。 db.test.aggregate({$sort:{id:1}},{$skip:6}); 聚合管道操作没有固定的顺序,可以先过滤$match再分组$group,或者先分组再过滤,再进行分组。 常见的表达式关键字: project:部分 #数学表达式 $add:一个或多个表达式相加{$project:{iage:{$add:["$iage",1]},_id:0}} $subtr...
db.employees.aggregate([ { $addFields: { department: { $ifNull: ["$department", "未知"] } } } ]) 通过这些操作符,我们可以在MongoDB中实现类似于else if语句的功能。
col00.aggregate([ { "$project": { "self": "$$ROOT", "ageKey": { "$cond": { "if": { "$lt": [ "$age", 20 ] }, "then": "0~20岁", "else": { "$cond": { "if": { "$and": [ { "$gte": ["$age", 20] }, { "$lt": ["$age", 30] } ] }, "then": ...
db.collection.aggregate([ { $project: { field1: { $cond: { if: { $gt: ["$field2", 10] }, // 条件表达式:判断field2是否大于10 then: "$field2", // 满足条件时的结果表达式 else: null // 不满足条件时的结果表达式 } } } } ]) 上述示例中,我们使用$project操作符将符合条件的field2...
MongoDB是一款流行的无模式,内存数据库,应用非常广泛,其中作为 MongoDB 重要组成部分 MongoDB Aggregate ,它主要是用来做复杂查询,统计数据,数据分析等等,随着业务的发展,会累积大量的数据,需要写各种各样复杂的查询语句,这就需要我们对Aggregate的原理,Aggregate的核心思想,Aggregate的性能分析要做深入的理解,以及如何写...
1、db.collection.aggregate() 可以用多个构件创建一个管道,对于一连串的文档进行处理。这些构件包括:筛选操作的match、映射操作的project、分组操作的group、排序操作的sort、限制操作的limit、和跳过操作的skip。2、db.collection.aggregate()使用了MongoDB内置的原生操作,聚合效率非常高,支持类似于SQL Group By操作的功...
db.collection.aggregate()使用了MongoDB内置的原生操作,聚合效率非常高,支持类似于SQL Group By操作的功能,而不再需要用户编写自定义的JavaScript例程。 每个阶段管道限制为100MB的内存。如果一个节点管道超过这个极限,MongoDB将产生一个错误。为了能够在处理大型数据集,可以设置allowDiskUse为true来在聚合管道节点把数据...
db.orders.aggregate( [ { $group: { _id: "$cust_id", total: { $sum: "$price" } } } ] ) 类似mysql: SELECT cust_id, SUM(price) AS total FROM orders GROUP BY cust_id 4.对每一个唯一对cust_id和ord_date分组,计算price总和,不包括日期的时间部分 ...
db.collection.aggregate()是基于数据处理的聚合管道,每个文档通过一个由多个阶段(stage)组成的管道,可以对每个阶段的管道进行分组、过滤等功能,然后经过一系列的处理,输出相应的结果。 聚合管道方法的流程参见下图 上图的聚合操作相当于 MySQL 中的以下语句: ...
db.inventory.aggregate( [ { $project: { item: 1, discount: { $cond: { if: { $gte: [ "$qty", 250 ] }, then: 30, else: 20 } } } } ] ) >>结果: { "_id" : 1, "item" : "abc1", "discount" : 30 } { "_id" : 2, "item" : "abc2", "discount" : 20 } ...