详解MongoDB聚合查询的8种使用方法

目录

• 聚合框架的概念和流程
• 聚合管道的操作符
• 聚合查询的代码实例

MongoDB聚合查询是对数据进行分组、过滤、排序、统计等操作的工具，可以帮助我们更快地得到想要的数据。本篇文章将详细介绍MongoDB聚合查询的完整攻略，包含以下内容：

1. 聚合框架的概念和流程
2. 聚合管道的操作符
3. 聚合查询的代码示例

聚合框架的概念和流程

MongoDB聚合框架是一种将多个操作符组合在一起，对MongoDB数据集合进行数据变换的工具。聚合框架通过聚合管道来实现，聚合管道通常是由一系列的操作符构成的，可以用来实现各种数据操作，如过滤、排序、计算等。聚合框架具有以下流程：

1. 在聚合框架中定义一个聚合管道。
2. 将数据集合传递给聚合管道。
3. 聚合管道对数据集合进行操作，将结果返回到变量中。

聚合管道的操作符

聚合管道的操作符分为两种类型，第一种是阶段操作符，用于对数据集合进行预处理，将数据拆分成一些阶段，每个阶段都会有不同的操作；第二种是表达式操作符，用于在阶段操作符中使用JavaScript表达式，将数据集合处理后生成一个新字段。

以下是常见的聚合管道操作符：

1. $match - 对数据集合进行筛选过滤。
2. $project - 将数据集合中的字段重新定义或者删除字段。
3. $group - 对数据集合进行分组操作，将分组后的数据集合返回。
4. $sort - 对分组后的数据集合进行排序操作。
5. $skip - 跳过一定数量的数据，返回其余的数据。
6. $limit - 只返回一定数量的数据。
7. $unwind - 将数组转化为文档，展开数组成多条文档。
8. $lookup - 对另一个集合进行查询操作，生成一个新的数组字段。

聚合查询的代码实例

以下是一些聚合查询的实例代码：

1.$match操作符

在以下代码示例中，通过匹配age字段为20岁的数据，从students集合中获取了结果。

db.students.aggregate([
   { $match : { age : 20 } }
])

2.$project操作符

在以下代码示例中，使用$project操作符将数据集合中的字段_id改名为student_id，并且只返回student_id和age字段。

db.students.aggregate([
   { $project : { student_id : '$_id', age : 1 } }
])

3.$group操作符

在以下代码示例中，使用$group操作符将students集合中的数据按照age字段分组，并且计算每组中的数据数量。

db.students.aggregate([
   { $group : { _id : '$age', count : { $sum : 1 } } }
])

4.$sort操作符

在以下代码示例中，使用$sort操作符对上述$group操作符生成的新数据集合进行升序排序操作。

db.students.aggregate([
   { $group : { _id : '$age', count : { $sum : 1 } } },
   { $sort : { _id : 1 } }
])

5.$skip操作符

在以下代码示例中，使用$skip操作符跳过前两条数据，返回后续的数据。

db.students.aggregate([
   { $skip : 2 }
])

6.$limit操作符

在以下代码示例中，使用$limit操作符只返回前三条数据。

db.students.aggregate([
   { $limit : 3 }
])

7.$unwind操作符

在以下代码示例中，使用$unwind操作符将scores字段的数组展开为多条文档。

db.students.aggregate([
   { $unwind : '$scores' }
])

8.$lookup操作符

在以下代码示例中，使用$lookup操作符从scores集合中查询与students集合中的score字段匹配的数据，并生成一个新的数组字段。

db.students.aggregate([
   {
      $lookup:
         {
           from: "scores",
           localField: "score",
           foreignField: "score",
           as: "score_details"
         }
   }
])

以上是MongoDB聚合查询的完整方法，聚合查询通过聚合管道来实现多种复杂的数据操作，包括过滤、排序、统计等，是MongoDB操作数据的强有力工具。