MongoDB aggregate 运用篇个人总结

MongoDB是一个开源的NoSQL数据库，它使用文档模型来存储数据，在MongoDB中，我们可以使用聚合管道（Aggregation Pipeline）来对数据进行复杂的处理和分析，本文将介绍如何使用MongoDB的聚合功能进行数据处理和分析。

聚合简介

聚合是MongoDB中一个非常强大的功能，它可以对数据进行分组、过滤、排序、投影等操作，聚合管道是由多个阶段组成的，每个阶段都会对数据进行处理，并将结果传递给下一个阶段，在MongoDB中，我们可以使用db.collection.aggregate()方法来执行聚合操作。

聚合管道

1、阶段（Stages）

聚合管道由多个阶段组成，每个阶段都会对数据进行处理，以下是一些常用的阶段：

$match：过滤文档，只保留符合条件的文档。

$group：对文档进行分组，可以使用_id字段来指定分组依据。

$project：选择需要输出的字段，可以重命名字段、计算新的字段等。

$sort：对文档进行排序。

$limit：限制输出的文档数量。

$unwind：将数组类型的字段拆分成多个文档。

$lookup：关联其他集合的数据。

2、示例

假设我们有一个名为orders的集合，其中包含以下文档：

{ "_id": 1, "customer": "张三", "product": "电脑", "price": 5000 }
{ "_id": 2, "customer": "李四", "product": "手机", "price": 3000 }
{ "_id": 3, "customer": "张三", "product": "平板", "price": 2000 }

我们想要统计每个客户的购买总额，可以使用以下聚合管道：

[
  { "$group": { "_id": "$customer", "total": { "$sum": "$price" } } },
  { "$sort": { "total": -1 } }
]

嵌套阶段

在某些情况下，我们需要在一个阶段的输出上执行另一个阶段，这时，我们可以使用$out或$merge操作符来实现嵌套阶段，我们可以先使用$match过滤出价格大于3000的订单，然后在这些订单上执行$group操作：

[
  { "$match": { "price": { "$gt": 3000 } } },
  { "$group": { "_id": "$customer", "total": { "$sum": "$price" } } }
]

表达式操作符

在聚合管道中，我们可以使用表达式操作符来对字段进行计算和转换，以下是一些常用的表达式操作符：

$add：加法运算。

$subtract：减法运算。

$multiply：乘法运算。

$divide：除法运算。

$mod：取模运算。

$concat：字符串拼接。

$toUpper、$toLower：字符串大小写转换。

$round：四舍五入。

$ceil、$floor：向上取整、向下取整。

$abs：绝对值。

$pow：幂运算。

$sqrt：平方根运算。

$max、$min：求最大值、最小值。

$avg：求平均值。

$push、$pull：向数组添加元素、从数组删除元素。

$size：获取数组长度。

$slice：截取数组的一部分。

$$ROOT：引用根文档。

自定义函数

除了内置的阶段和表达式操作符，我们还可以使用自定义函数（User-Defined Functions，UDF）来扩展聚合管道的功能，要使用自定义函数，首先需要将其注册到MongoDB中，然后可以在聚合管道中使用该函数，自定义函数可以用JavaScript编写，也可以使用C++或其他语言实现。

性能优化

在使用聚合管道时，我们需要注意以下几点来优化性能：

1、减少数据传输量：尽量使用投影操作来选择需要的字段，避免传输不必要的数据。

2、使用索引：为聚合管道中的字段创建索引，可以提高查询速度，但请注意，某些聚合操作（如$sort）可能会导致索引失效。

3、分批处理：如果数据量很大，可以考虑将数据分批处理，以减少内存占用和提高性能，可以使用$skip和$limit操作符来实现分批处理。

4、使用缓存：如果聚合操作的结果不会频繁变化，可以考虑将结果缓存起来，以减少重复计算的次数，MongoDB提供了内存缓存功能，可以将聚合结果缓存在内存中以提高性能。