【mongo 系列】聚合知识点梳理

聚合知识点梳理

什么是聚合数据？

我们先来看看聚合数据

数据聚合（Data Aggregation）是指合并来自不同数据源的数据。. 聚类也称聚类分析，亦称为群集分析，是对于统计数据分析的一门技术， 在许多领域受到广泛应用，包括机器学习，数据挖掘，模式识别，图像分析以及生物信息。

什么是聚合查询？

聚合操作处理数据是记录并返回计算结果的

局和操作组的值来自多个文档，可以对分组数据执行各种操作以返回单个结果

聚合操作一般包含下面三类:

• 单一作用聚合
• 聚合管道
• MapReduce

https://docs.mongodb.com/manual/aggregation/

单一作用聚合

mongodb 自身提供如下几个单一作用的聚合函数，这些单一的聚合函数，相对聚合管道和mapReduce 来说不够灵活，也缺乏丰富的功能

• db.集合名字.estimatedDocumentCount()

粗略的计算文档的个数，是一个估计值

• db.集合名字.count()

计算文档的数量，是通过聚合来计算的

• db.集合名字.distinct()

查看某一个字段都有哪些值

例如：

> db.users.find()
{ "_id" : ObjectId("61584aeeee74dfe04dac57e9"), "name" : "xiaokeai", "age" : 25, "hobby" : "reading", "infos" : { "tall" : 175, "height" : 62 }, "school" : "cs" }
{ "_id" : ObjectId("615a56d6bc6afecd2cff8f96"), "name" : "xiaozhu", "age" : 15, "hobby" : "basketball", "infos" : { "tall" : 190, "height" : 70 }, "school" : "sh" }
{ "_id" : ObjectId("615a5856d988690b07c69f64"), "name" : "xiaopang" }
{ "_id" : ObjectId("615a5917d988690b07c69f66"), "name" : "nancy", "age" : 25, "hobby" : "study", "infos" : { "tall" : 175, "height" : 60 }, "school" : "hn" }
{ "_id" : ObjectId("615a5917d988690b07c69f67"), "name" : "job", "age" : 19, "hobby" : "basketball", "infos" : { "tall" : 170, "height" : 70 }, "school" : "nj" }

> db.users.distinct("age")
[ 15, 19, 25 ]

上述例子，使用 db.users.distinct("age") 查看 age 字段存在的 value 有哪些

聚合管道

https://docs.mongodb.com/manual/core/aggregation-pipeline/

聚合管道包含多个阶段，每个阶段在文件通过管道时进行转换，这里的管道，我们可以理解成 linux 里面的管道，下一个指令的输入是上一个指令的输出

db.集合名.aggregate(<pipelines>,<options>)

• pipelines

一组数据聚合阶段，除了 out ， Merge，

• options

可选，聚合操作的其他参数

这里面包含了 查询计划，是否使用临时文件，游标，最大操作时间，读写策略，强制索引 等等

常用的管道聚合阶段

梳理一下常用的管道聚合阶段如下

其他的阶段我们查看官网 https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/aggregation-pipeline/

例如 $count 的例子

第一个 group 就用于筛选数据，聚合管道中，此处的输出是下一个管道的输入，下一个管道是 project 选择显示的字段

MapReduce

https://docs.mongodb.com/manual/core/map-reduce/

MapReduce 操作将大量的数据处理工作拆分成多个线程并行的处理，然后将结果合并在一起

MapReduce 具有如下 2 个阶段:

• 将具有相同 key 的文档数据整合在一起的 map 阶段
• 组合 map 操作的结果进行统计输出的 reduce 阶段

可以看一个官网的例子

emit 将 cust_id 和 amount 做成 map 映射，筛选条件是 status:"A"，最后把结果放到一张新的集合中，命名为 order_totals

MapReduce 操作语法如下：

do.集合名.mapReduce(<map>,<reduce>,
{
  out:<collection>,query:<document>,
  sort:<document>,limit:<number>,
  finalize:<function>mscope:<document>,
  jsMode:<boolean>,verbose:<boolean>,
  bypassDocumentValidation:<boolean>
}
)

• map

将数据拆分成键值对，交给 reduce 函数

• reduce

根据键将值进行统计运算

• out

可选，将结果汇入到指定表格中

• query

可选参数，筛选数据的条件，结果是送入 map

• sort

排序完成后，送入 map

• limit

限制送入 map 的文档数

• finalize

可选，修改 reduce 的结果后进行输出

• scope

可选，指定 map ，reduce ，finalize 的全局变量

• jsMode

可选，默认是 false， 在 mapreduce 的过程中是否将数据转换成 bson 格式

• verbose

可选参数，是否在结果中显示时间，默认是 false 的

• bypassDocumentValidation

可选参数，是否略过数据校验的流程

聚合管道和 MapReduce 的对比

再详细的对比，可以查看官网 https://docs.mongodb.com/manual/reference/map-reduce-to-aggregation-pipeline/

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