本章节介绍MongoDB统计分析详解，主要通过Aggregation Pipeline (聚合管道) 实现，使用上类似SQL的group by语句，Mongo shell通过db.collection.aggregate()函数实现统计分析。

前置教程

MongoDB聚合管道(Aggregation Pipeline)

常规步骤

• 通过$match筛选目标数据
• 通过$group对数据进行分组统计
• 通过$sort对结果进行排序（可选）

测试数据

orders集合数据如下

{ _id: 1, cust_id: "abc1", ord_date: ISODate("2012-11-02T17:04:11.102Z"), status: "A", amount: 50 }
{ _id: 2, cust_id: "xyz1", ord_date: ISODate("2013-10-01T17:04:11.102Z"), status: "A", amount: 100 }
{ _id: 3, cust_id: "xyz1", ord_date: ISODate("2013-10-12T17:04:11.102Z"), status: "D", amount: 25 }
{ _id: 4, cust_id: "xyz1", ord_date: ISODate("2013-10-11T17:04:11.102Z"), status: "D", amount: 125 }
{ _id: 5, cust_id: "abc1", ord_date: ISODate("2013-11-12T17:04:11.102Z"), status: "A", amount: 25 }

aggregate函数

db.collection.aggregate(pipeline)
说明：

• pipeline 输入一个数组参数，数组每一个元素代表一个处理阶段。

例子

db.orders.aggregate([
                     { $match: { status: "A" } },  // 第一个阶段
                     { $group: { _id: "$cust_id", total: { $sum: "$amount" } } },   // 第二个阶段
                     { $sort: { total: -1 } }  // 第三个阶段
                   ])

等价SQL

select sum(amount) as total from orders 
        where status="A" 
        group by cust_id 
        order by total desc

$match阶段

格式:

{ $match: { <query> } }

说明：

• <query> MongoDB查询条件

用于设置查询条件，如果忽略$match，那意味着查询全部数据。

提示：不了解MongoDB查询语法，请考察前面的章节。

$group阶段

类似SQL的group by子句，用于对数据进行分组，然后对分组的数据做一系列的统计计算。

$group基础用法

语法：

{
  $group:
    {
      _id: <expression>, // 分组条件，例如：根据那个字段进行分组
      <field1>: { <accumulator1> : <expression1> },  // 聚合运算，可以添加N个聚合运算
      ...
    }
 }

说明：

• <field1> - 自定义统计指标的名字, 可以有N个
• <accumulator1> - 聚合函数，类似SQL的sum、avg等聚合函数，区别是MongoDB的聚合函数以$为前缀命名，例如：$sum、$avg
• <expression1> - 聚合函数的参数，通常是需要统计的字段值，引用文档字段使用 “$字段名” 格式

例子:

db.orders.aggregate([
                     {
                         $group: { 
                            _id: "$cust_id",
                            total: { $sum: "$amount" }, // 添加第一个计算指标total，使用$sum求和操作符
                            amount_avg: {$avg: "$amount"}  // 添加第二个计算指标avg，使用$avg平均值计算操作符
                        } 
                    }
               ])

输出:

{ "_id" : "abc1", "total" : 75, "amount_avg" : 37.5 }
{ "_id" : "xyz1", "total" : 250, "amount_avg" : 83.33333333333333 }

等价SQL

select 
    sum(amount) as  total,
    avg(amount) as amount_avg
from orders 
group by cust_id

$group聚合函数

$group常用聚合函数如下：

$push例子

db.orders.aggregate(
   [
     {
       $group:
         {
           _id: "$cust_id",
           all: { $push: { ord_date: "$ord_date", amount: "$amount" } } // ord_date和amount字段值
         }
     }
   ]
)

输出

{ "_id" : "abc1", "all" : [ { "ord_date" : "2021-04-18 00:00:00", "amount" : 50 }, { "ord_date" : "2021-04-21 00:00:00", "amount" : 25 } ] }
{ "_id" : "xyz1", "all" : [ { "ord_date" : "2021-04-18 00:00:00", "amount" : 100 }, { "ord_date" : "2021-04-20 00:00:00", "amount" : 25 }, { "ord_date" : "2021-04-21 00:00:00", "amount" : 125 } ] }

$addToSet例子

db.orders.aggregate(
   [
     {
       $group:
         {
           _id: "$cust_id",
           all_amount: { $addToSet: "$amount" } // 返回所有不相同的amount值
         }
     }
   ]
)

输出

{ "_id" : "abc1", "all_amount" : [ 25, 50 ] }
{ "_id" : "xyz1", "all_amount" : [ 100, 25, 125 ] }

$sort:

$sort阶段，通常放在最后面，用于对统计的数据进行排序

格式:

{ $sort: { <field1>: <sort order>, <field2>: <sort order> ... } }

说明:

• <field1>, <field2> - 需要排序的字段名，支持多个字段
• <sort order> - 排序方向, -1 逆序， 1 升序

例子：

db.orders.aggregate([
                     { $match: { status: "A" } },
                     { $group: { _id: "$cust_id", total: { $sum: "$amount" } } },
                     { $sort: { total: -1 } }
                   ])

aggregate 分页处理

我们可以通过$limit和$skip操作符实现分页处理

例子:

db.orders.aggregate([
                     { $match: { status: "A" } },
                     { $group: { _id: "$cust_id", total: { $sum: "$amount" } } },
                     { $sort: { total: -1 } },
                     { $limit: 5 }, // 限制返回多少条数据，相当于分页大小
                     { $skip: 1 } // 跳过几条记录，类似SQL的offset
                   ])