MongoDB Aggregate 业务场景实战

对于技术人员来说，“管道” 相信大家都不会感到陌生，在很多技术领域都有管道的概念，例如Linux管道，CI/CD管道。同样的，MongoDB 2.2版本也新增了聚合管道功能，虽然功能发布已久，但是社区的复杂场景的实践并不多，给大家造成了聚合管道“不好用”的错觉。实际在业务场景中，适当的运用聚合往往会带来事半功倍的效果。

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定 义

要想了解聚合管道在业务场景中的使用，首先需要了解聚合管道的定义:

聚合管道用于数据处理，每个文档通过一个或者是多个阶段组成，可以对每个分组进行分组和过滤等功能，然后经过一系列处理，输出相应的结果。

通过这张图，可以清晰的了解到聚合管道的处理过程，我们常用的管道操作符一般有以下这些:

• $mat ch 主要用于对文档集合的筛选
• $project 主要用于从子文档中提取字段，可以重命名字段，也可以移除字段
• $group 主要用于根据文档的特定字段进行分组
• $unwind 主要用于分割数组嵌入到自己的顶层文件
• $lookup 主要用于两个集合之间的左连接操作
• $skip 接受一个数字n，丢弃结果集中的前n个文档
• $limit 接受一个数字n，返回结果集中的前n个文档
• $sort 主要用于结果集的排序

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应 用

看完了各种各样的管道操作符，或许有的人在想怎么把它利用在实际业务场景中呢?

下面我就通过客户管理系统介绍一下聚合管道的最佳实践，大家听到客户管理系统可能有些陌生，它还有一个“别名” CRM。

CRM 系统中存在机会、客户、联系人这三个大的对象，对象之间都是存在关联关系的，机会可以关联多个联系人，可以关联一个客户，而联系人和客户是一一对应的。通过三个基本对象我们可以衍生出很多聚合业务场景，基础架构图如下所示:

基础架构图

如上图所示，我们业务场景中经常会出现筛选数据的需求，如条件筛选和自定义字段查询等需求，根据特定的条件筛选出我们想要的数据。针对不同的业务需求，我们一般会涉及到以下场景:

• 基础对象查询
• 表 join 查询
• 分类统计
• 嵌套对象排序
• ...

说到了常⻅的应用场景，下面也介绍一下我们的系统业务数据模型:

• 机会数据模型

• 联系人数据模型

• 客户数据模型

有了数据模型，我们就可以用它来做数据聚合了，下面会列举出客户管理系统中常用的数据聚合实践。

1. 在CRM系统中，作为销售管理，他管辖的地区在指定时间生成的机会是他所关注的。如果他需要筛选出2018年5月1日之后创建的机会的跟进信息，可以通过创建时间的筛选实现他的目标，聚合管道语句如下:

涉及到的组合:$match -> $project

2. 在CRM系统中，作为销售管理,经常需要统计每个销售业绩情况，用于他们的业绩考核指标。所以他需要统计每个销售赢单的机会数目，为了达成这一目标他可以先通过匹配条件筛选出所有赢单的机会，并过滤所有拥有者为空，然后再通过人员分组，计算每个销售赢单的机会数，聚合管道语句如下所示:

涉及到的组合:$match -> $group

3. 在CRM系统中，作为一名销售，经常需要拜访客户，拜访完成之后需要在机会中填写相应的跟进记录，所以对于他们来说需要完整的客户地址信息，用于日后的拜访使用。这时候他就可以根据拥有者是自己，并且关联的客户地址信息为空的筛选条件来找到那些机会信息缺失。一般情况下，便于记忆我们按照创建时间倒序要显示机会信息，聚合管道语句如下所示:

涉及到的组合:$match -> $lookup -> $match -> $sort

4. 在CRM系统中，作为一名刚入职的销售，可以通过查看别人的赢单的跟单机会来学习如何跟单。这时候他就可以根据状态是赢单且拥有者是张三的筛选条件，找出别人最近赢单的50条销售机会来进行学习。聚合管道语句如下所示:

涉及到的组合:$match -> $project -> $sort -> $skip -> $limit

5. 在CRM系统中，我们习惯把数据的完整性和成单概率挂钩，如果销售机会关联的联系人和客户信息缺失，往往代表这是一条成单率较低的机会。因为缺失联系人信息无法及时与客户联系会造成失单，所以我们可以通过聚合管道关联操作，寻找存在一个已归档或者拥有者为空的联系人和客户，找出对应的销售机会，评估该机会的信息缺失率，然后完善关联信息。聚合管道语句如下:

涉及到的组合:$match -> $lookup -> $lookup -> $match -> $sort -> $skip -> $limit

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技 巧

我们在使用聚合管道满足我们的业务场景的同时，发现有很多小的技巧能够帮助我们优化数据查询，下面给大家列举一下:

• 管道操作符之$ifNull

定义：如果表达式计算为非空值，则计算表达式并返回表达式的值。如果表达式计算为空值，包括未定义的值或缺少字段的实例，则返回替换表达式的值。

如果需求是按照更新时间对未归档机会进行排序，普通的做法是:

这样存在一个问题，由于存在更新时间字段不存在或者值为空的脏数据，导致排序结果不准确，为了解决这个问题，当然我们也可以这样去做，排序里面指定多个字段排序:

如果我们运用管道操作符 $ifNull 去实现的话，可以更改更新时间结构，并填充默认值来达到我们期望的排序结果:

使用 $ifNull 数据填充来进行排序效率比空值比较排序效率要高，MongoDB官方也给出了排序类型效率顺序图，如下所示:

• 管道操作符之$cond

定义：评估布尔表达式以返回两个指定的返回表达式之一。如果我们要实现按照更新时间对未归档机会进行排序，更新时间为空的填充默认值，我们可以这样实现：

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优 化

1. 策略优化

• 将 $mat ch 和 $sort 放到管道的前面,可以给集合建立索引,来提高处理数据的效率。
• 可以用 $mat ch、$limit 、$skip 对文档进行提前过滤,以减少后续处理文档的数量。

2. MongoDB 自身优化器

• $sort + $match 顺序优化

如果$mat ch出现在$sort之后，优化器会

自动把$mat ch放到$sort前面。

• $skip + $limit 顺序优化 如果$skip在$limit之后，优化器会把$limit移动到$skip的前面，移动后 $limit的值等于原来的值加上$skip的值。

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注意事项

1. 返回结果大小

聚合结果返回的是一个文档，不能超过16M，从MongoDB 2.6版本以后，返回的结果可以是一个游标或者存储到集合中，返回的结果不受6M的限制。

2. 内存

在进行Group操作的时候,如果内容超过100M，将会抛错 “Exceeded memory limit for $group, but not allow enternal sort，put allowDiskUse true”，如果需要处理大数据，可以使用allowDiskUse选项，存储到磁盘上。

3. 聚合操作符使用

在进行 $project 操作的时候，我们时常会把不需要的值过滤掉，以此来减少聚合操作对内存的消耗，但是不可以删除默认的 _id, 如果删除会抛错 “exception: The top- level _id field is the only field currently supported for exclusion”, _id 作为官方字段不可以删除掉。

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小 结

今天我为你介绍了MongoDB聚合管道的应用实践、技巧、优化以及注意事项,解释了聚合管道操作符的基础概念，希望能够对你有所帮助。

这就是以上全部的内容，留几道思考题给你吧。你们公司使用MongoDB聚合管道吗? 一般使用在什么业务上面？你觉得好用吗？