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MongoDB数学聚合函数使用

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玖叁叁
发布于 2023-04-14 07:47:18
发布于 2023-04-14 07:47:18
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$sum

$sum函数用于计算文档中某个字段的总和。例如,如果我们有一个存储销售信息的集合,并且想要计算所有销售额的总和,可以使用以下命令:

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db.sales.aggregate([
   { $group : { _id : null, totalSales : { $sum : "$amount" } } }
])

这个命令将计算所有文档中amount字段的总和,并将结果存储在totalSales字段中。

$avg

$avg函数用于计算文档中某个字段的平均值。例如,如果我们有一个存储学生信息的集合,并且想要计算所有学生年龄的平均值,可以使用以下命令:

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db.students.aggregate([
   { $group : { _id : null, averageAge : { $avg : "$age" } } }
])

这个命令将计算所有文档中age字段的平均值,并将结果存储在averageAge字段中。

$max

$max函数用于计算文档中某个字段的最大值。例如,如果我们有一个存储销售信息的集合,并且想要找出最大的销售额,可以使用以下命令:

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db.sales.aggregate([
   { $group : { _id : null, maxSales : { $max : "$amount" } } }
])

这个命令将找出所有文档中amount字段的最大值,并将结果存储在maxSales字段中。

$min

$min函数用于计算文档中某个字段的最小值。例如,如果我们有一个存储学生信息的集合,并且想要找出最小的学生年龄,可以使用以下命令:

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db.students.aggregate([
   { $group : { _id : null, minAge : { $min : "$age" } } }
])

这个命令将找出所有文档中age字段的最小值,并将结果存储在minAge字段中。

$stdDevPop

$stdDevPop函数用于计算文档中某个字段的总体标准差。例如,如果我们有一个存储学生成绩信息的集合,并且想要计算总体标准差,可以使用以下命令:

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db.grades.aggregate([
   { $group : { _id : null, stdDev : { $stdDevPop : "$score" } } }
])

这个命令将计算所有文档中score字段的总体标准差,并将结果存储在stdDev字段中。

$stdDevSamp

$stdDevSamp函数用于计算文档中某个字段的样本标准差。例如,如果我们有一个存储学生成绩信息的集合,并且想要计算样本标准差,可以使用以下命令:

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db.grades.aggregate([
   { $group : { _id : null, stdDev : { $stdDevSamp : "$score" } } }
])

这个命令将计算所有文档中score字段的样本标准差,并将结果存储在stdDev字段中。

$abs

$abs函数用于计算文档中某个字段的绝对值。例如,如果我们有一个存储温度信息的集合,并且想要计算所有温度的绝对值,可以使用以下命令:

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db.temperatures.aggregate([
   { $project : { _id : 0, temperature : { $abs : "$temperature" } } }
])

这个命令将计算所有文档中temperature字段的绝对值,并将结果存储在temperature字段中。

$sqrt

$sqrt函数用于计算文档中某个字段的平方根。例如,如果我们有一个存储面积信息的集合,并且想要计算所有面积的平方根,可以使用以下命令:

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db.areas.aggregate([
   { $project : { _id : 0, sqrtArea : { $sqrt : "$area" } } }
])

这个命令将计算所有文档中area字段的平方根,并将结果存储在sqrtArea字段中。

$pow

$pow函数用于计算文档中某个字段的幂。例如,如果我们有一个存储数值信息的集合,并且想要计算所有数值的平方,可以使用以下命令:

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db.numbers.aggregate([
   { $project : { _id : 0, square : { $pow : [ "$number", 2 ] } } }
])

这个命令将计算所有文档中number字段的平方,并将结果存储在square字段中。

$log

$log函数用于计算文档中某个字段的对数。例如,如果我们有一个存储价格信息的集合,并且想要计算所有价格的自然对数,可以使用以下命令:

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db.prices.aggregate([
   { $project : { _id : 0, logPrice : { $log : "$price" } } }
])

这个命令将计算所有文档中price字段的自然对数,并将结果存储在logPrice字段中。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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麻烦请教下 需求背景: 先按照搜索条件筛选一部分数据(这时大概1000条以上),再按某一字段分组,统计另一字段之和, 然后 和值 取top30 数据 但当数据量大于1000条以上,查询效率很慢,这个要怎么优化?
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