Mongo语法总结
先进行过滤，再分组
1、实例：
db.getCollection('UpMsgItem').aggregate(
[
{$match : {
createTime : {$gt : 1513568964539, $lte : 1516160964542 },
wxAppId : "wx8bd8a617c9ae66ed" }},
{$group : {_id : "$wxOpenId"}}
])2、解释：
match进行过滤，这里利用createTime、wxAppId两个字段进行过滤。过滤之后的数据，根据_id进行分组。$group对应的值就是分组以后返回的数据，可以在里面进行聚合操作。
多个字段进行分组
1、实例：
db.getCollection('UpMsgItem').aggregate(
[
{$match : {
createTime : {$gt : 1519613221561, $lte : 1519699621562 }}},
{
$group : {"_id": { "wxOpenId" : "$wxOpenId", "wxAppId": "$wxAppId"}}
}
])计算分组以后的记录数：
1、实例：
db.getCollection('UpMsgItem').aggregate(
[
{$match : {
createTime : {$gt : 1507508412000, $lte : 1522881012000 }}},
{
$group : {"_id": { "wxOpenId" : "$wxOpenId", "wxAppId": "$wxAppId"}}
}
]).map(function(record, index){
print(index);
});先过滤，在进行分组、聚合操作：
1、实例：
db.getCollection('UpMsgItem').aggregate(
[
{$match : {
createTime : {$gt : 1513568964539, $lte : 1516160964542 },
wxAppId : "wx8bd8a617c9ae66ed" }},
{$group : {_id : "$wxOpenId", sumCreateTime: {$sum: "$createTime"}}}
])2、解释：
这里的sumCreateTime就是聚合后的结果，对createTime字段进行聚合。
group聚合操作：
$group：可以对分组的数据执行如下的表达式计算：
$sum：计算总和。
$avg：计算平均值。
$min：根据分组，获取集合中所有文档对应值得最小值。
$max：根据分组，获取集合中所有文档对应值得最大值。
$push：将指定的表达式的值添加到一个数组中。
$addToSet：将表达式的值添加到一个集合中（无重复值）。
$first：返回每组第一个文档，如果有排序，按照排序，如果没有按照默认的存储的顺序的第一个文档。
$last：返回每组最后一个文档，如果有排序，按照排序，如果没有按照默认的存储的顺序的最后个文档。同时使用大于、小于查询
db.getCollection('UpMsgItem').find({
"createTime" : {$gt : 1519556225560, $lt : 1519642625562},
"ea" : '2'
}).count();查看字段是否存在
db.getCollection('log_original').find({
exception : { $exists: true }})两个字段之间比较
{ $where : "this.updateTime > this.createTime"} 与操作：
db.getCollection('DownMsgItem').find({createTime : {$lte :1528646400000, $gte : 1529251200000}})增加索引
db.getCollection('customer_evaluation_statistics').ensureIndex({"fsEa":1, "appId":1, "createTime" : 1})
注意点
1、mongo的update、findAndModify操作，如果没有set字段，会进行全量覆盖
参考：
http://blog.csdn.net/congcong...
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原始发表：2018-01-30，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
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