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MongoDb分组通过组合多个和和匹配

MongoDB分组是通过组合多个文档并根据指定的条件进行匹配来对数据进行聚合操作的过程。它可以根据指定的字段对文档进行分组,并对每个分组应用聚合函数来计算结果。

MongoDB分组的优势包括:

  1. 数据聚合:可以将多个文档组合在一起,并对它们进行聚合操作,以便获取所需的结果。
  2. 灵活性:可以根据不同的条件和字段进行分组,以满足不同的业务需求。
  3. 性能优化:通过分组可以减少数据的扫描和处理量,提高查询性能。

MongoDB分组的应用场景包括:

  1. 统计分析:可以根据不同的字段对数据进行分组,并计算每个分组的统计指标,如总数、平均值、最大值、最小值等。
  2. 数据报表:可以根据不同的维度对数据进行分组,并生成相应的报表,以便进行数据分析和决策支持。
  3. 数据清洗:可以根据指定的条件对数据进行分组,并进行数据清洗和处理,以提高数据的质量和准确性。

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一、概念     使用聚合框架可以对集合中的文档进行变换和组合。基本上,可以用多个构件创建一个管道(pipeline),用于对一连串的文档进行处理。...不同的管道操作符可以按任意顺序组合在一起使用,而且可以被重复任意多次。...例如,可以先做"$match",然后做"$group",然后再做"$match"(与之前的"$match"匹配不同的查询条件)。     ...投射(projecting)—> $project 这个语法与查询中的字段选择器比较像:可以通过指定 {"fieldname" : 1} 选择需要投射的字段,或者通过指定 { "fieldname":...MongoDB提供了包括分组操作符、数学操作符、日期操作符、字符串表达式 等等 一系列的操作符... 分组操作符 类似 SQL中分组后的操作,只适用于分组后的统计工作,不适用于单个文档。

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https://segmentfault.com/a/1190000010618355 前言:一般查询可以通过find方法,但如果是比较复杂的查询或者数据统计的话,find可能就无能为力了,这时也许你需要的是...什么是聚合管道(aggregation pipeline) 英文文档中是aggregation pipeline,直译为聚合管道,它可以对数据文档进行变换和组合。...聚合管道是基于数据流概念,数据进入管道经过一个或多个stage,每个stage对数据进行操作(筛选,投射,分组,排序,限制或跳过)后输出最终结果。...管道操作符介绍 mongoDB中有许多操作符,在aggregate中每个stage可以使用的操作符叫做管道操作符,以下列举比较常用的管道操作符: 操作符 简述 $project 投射操作符,用于重构每一个文档的字段...,可以提取字段,重命名字段,甚至可以对原有字段进行操作后新增字段 $match 匹配操作符,用于对文档集合进行筛选 $group 分组操作符,用于对文档集合进行分组 $unwind 拆分操作符,用于将数组中的每一个值拆分为单独的文档

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1 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...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。...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....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:...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: ?

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【翻译】MongoDB指南聚合——聚合管道

【原文地址】https://docs.mongodb.com/manual/ 聚合 聚合操作处理数据记录并返回计算后的结果。聚合操作将多个文档分组,并能对已分组的数据执行一系列操作而返回单一结果。...其他的管道为分组和排序提供一些工具,可通过指定一个或多个字段完成分组或排序;同时提供了聚合数组内容的工具,操作的数组包括文档数组。...1.1 管道 MongoDB 聚合管道由多个阶段组成。当文档经过各个管道时,每个管道对文档进行变换。对于每一个输入文档,管道各阶段不需要产生输出文档。例如,某些阶段可能会生成新文档或过滤掉一些文档。...第一个$group 阶段根据city和state字段组合将文档分组,$sum 表达式根据每个组合计算人口数,并输出文档,每一个城市和州的组合对应一个文档。...第一个$group 阶段根据city和state字段组合将文档分组,$sum 表达式根据每个组合计算人口数(一个城市可能有多个邮政编码,因为一个城市的不同区有不同的邮政编码),并输出文档,每一个城市和州的组合对应一个文档

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cursor->getNext()) { print_r($doc); } //查询某个字段的所有不重复的值 $res = $collection->distinct('Age'); //$in:匹配多个值中任意一个...$cursor = $collection->find(['Address.Country' => ['$in' => ['China', 'USA']]]); //$all:匹配多个值中所有值(用于数组字段查询...(); //指定查询索引 $cursor->hint(['Last Name' => -1]);//若索引不存在则会报错 聚集查询:对数据进行分组统计 //聚合查询:对数据进行分组统计 $mongo =...->aggregate([ '$group' => [ '_id' => '$Address.Country',//分组字段,注意要加上“$”,这里是根据数组字段某个元素值进行分组...'total' => ['$sum' => 1],//求总和,表示每匹配一个文档总和就加1 'maxAge' => ['$max' => '$Age'],//分组中Age字段最大值 'minAge

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2、复合索引 MongoDB 支持复合索引,其中复合索引结构包含多个字段 复合索引可以支持在多个字段上进行的匹配查询,语法结构如下: db.collection.createIndex ({ <key1...如果未指定,MongoDB通过连接索引的字段名和排序顺序生成一个索引名称。 dropDups Boolean **3.0+版本已废弃。...如果一个索引能够精确匹配一个查询,那么查询优化器就会使用这个索引。 如果不能精确匹配呢?可能会有几个索引都适合你的查询,那MongoDB是怎样选择的呢?...MongoDB的查询计划会将多个索引并行的去执行,最先返回第101个结果的就是胜者,其他查询计划都会被终止,执行优胜的查询计划; 这个查询计划会被缓存,接下来相同的查询条件都会使用它; 2、何时查询计划缓存才会变呢...通过查看keysExamined字段,可以查看到 一个使用了索引的查询,扫描了多少条索引。该值越大,CPU开销越大。 如果索引建立的不太合理,或者是匹配的结果很多。

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2.3 数据库:在MongoDB中,多个文档组成集合,多个集合可以组成数据库 数据库也通过名字来标识。数据库名可以是满足以下条件的任意UTF-8字符串: #1、不能是空字符串("")。...这是ObjectId的创建方式导致的,如上图 时间戳单位为秒,与随后5个字节组合起来,提供了秒级的唯一性。...(详见MongoDB权威指南) #聚合框架: 可以使用多个构件创建一个管道,上一个构件的结果传给下一个构件。...这些构件包括(括号内为构件对应的操作符):筛选($match)、投射($project)、分组($group)、排序($sort)、限制($limit)、跳过($skip) 不同的管道操作符可以任意组合...按照性别分组 {"$group":{"_id":"$post"}} #按照职位分组 {"$group":{"_id":{"state":"$state","city":"$city"}}} #按照多个字段分组

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3、数据库:在MongoDB中,多个文档组成集合,多个集合可以组成数据库 数据库也通过名字来标识。数据库名可以是满足以下条件的任意UTF-8字符串: #1、不能是空字符串("")。...这是ObjectId的创建方式导致的,如上图 时间戳单位为秒,与随后5个字节组合起来,提供了秒级的唯一性。...(详见MongoDB权威指南) #聚合框架: 可以使用多个构件创建一个管道,上一个构件的结果传给下一个构件。...这些构件包括(括号内为构件对应的操作符):筛选($match)、投射($project)、分组($group)、排序($sort)、限制($limit)、跳过($skip) 不同的管道操作符可以任意组合...{"$group":{"_id":"$post"}} #按照职位分组 {"$group":{"_id":{"state":"$state","city":"$city"}}} #按照多个字段分组,比如按照州市分组

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每个文档存储多个数据样本称为分组。这将在应用程序级别实现,并且不需要在 MongoDB 中专门配置任何内容。...通过 MongoDB Sharding 水平扩展,可以提高性能,因为索引和数据将分布在多个MongoDB 节点上。查询不再针对特定的主节点。...另一种策略是基于大小的分组通过基于大小的分组,我们根据一定数量的发射传感器事件或一整天(以先到者为准)围绕一个文档设计我们的模式。...使用 remove 语句删除文档 通过数据库备份或 ETL 过程将数据复制到归档存储库后,可以通过 remove 语句从MongoDB集合中删除数据,如下所示: ?...由于时间序列数据的性质和典型的数据快速提取,答案实际上可能是利用针对读取或写入大量用例的集合的组合。好消息是,使用 MongoDB 灵活的架构,很容易进行更改。

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