一、概述
1. 聚合的表达式
MongoDB中聚合aggregate)主要用于处理数据诸如统计平均值,求和等),并返回计算后的数据结果。有点类似sql语句中的 count*)。
下表展示了一些聚合的表达式:
表达式描述实例$sum计算总和。db.mycol.aggregate[{$group : {_id : “$by_user”, num_tutorial : {$sum : “$likes”}}}])$avg计算平均值db.mycol.aggregate[{$group : {_id : “$by_user”, num_tutorial : {$avg : “$likes”}}}])$min获取集合中所有文档对应值得最小值。db.mycol.aggregate[{$group : {_id : “$by_user”, num_tutorial : {$min : “$likes”}}}])$max获取集合中所有文档对应值得最大值。db.mycol.aggregate[{$group : {_id : “$by_user”, num_tutorial : {$max : “$likes”}}}])$push在结果文档中插入值到一个数组中。db.mycol.aggregate[{$group : {_id : “$by_user”, url : {$push: “$url”}}}])$addToSet在结果文档中插入值到一个数组中,但不创建副本。db.mycol.aggregate[{$group : {_id : “$by_user”, url : {$addToSet : “$url”}}}])$first根据资源文档的排序获取第一个文档数据。db.mycol.aggregate[{$group : {_id : “$by_user”, first_url : {$first : “$url”}}}])$last根据资源文档的排序获取最后一个文档数据db.mycol.aggregate[{$group : {_id : “$by_user”, last_url : {$last : “$url”}}}])
2. 管道的概念
管道在Unix和Linux中一般用于将当前命令的输出结果作为下一个命令的参数。
MongoDB的聚合管道将MongoDB文档在一个管道处理完毕后将结果传递给下一个管道处理。管道操作是可以重复的。
表达式:处理输入文档并输出。表达式是无状态的,只能用于计算当前聚合管道的文档,不能处理其它的文档。
这里我们介绍一下聚合框架中常用的几个操作:
$project:修改输入文档的结构。可以用来重命名、增加或删除域,也可以用于创建计算结果以及嵌套文档。$match:用于过滤数据,只输出符合条件的文档。$match使用MongoDB的标准查询操作。$limit:用来限制MongoDB聚合管道返回的文档数。$skip:在聚合管道中跳过指定数量的文档,并返回余下的文档。$unwind:将文档中的某一个数组类型字段拆分成多条,每条包含数组中的一个值。$group:将集合中的文档分组,可用于统计结果。$sort:将输入文档排序后输出。$geoNear:输出接近某一地理位置的有序文档。
3. 聚合查询示例:
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db.articles.aggregate [
{ $match : { score : { $gt : 70, $lte : 90 } } },
{ $group: { _id: null, count: { $sum: 1 } } }
] );
但是在代码中要如何实现类似以上功能呢?
二、代码实现(sum求和)
功能描述:
当name和course同时传参时,按id分组,统计总分数按name分组,统计相同name的总分数按course分组,统计总分数
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public double getTotleScoreWithMongoTemplateStudentScore studentScore) {
//封装查询条件
List<AggregationOperation> operations = new ArrayList<>);
if StringUtils.isEmptystudentScore.getName)) && StringUtils.isEmptystudentScore.getCourse))){
//totleScore为StudentScore类中新建的属性,用于接收统计后的总分数;当然也可以使用score(或其他属性)接收
operations.addAggregation.group”id”).sum”score”).as”totleScore”));
}
if !StringUtils.isEmptystudentScore.getName))) {
operations.addAggregation.matchCriteria.where”name”).isstudentScore.getName))));
operations.addAggregation.group”name”).sum”score”).as”totleScore”));
}
if !StringUtils.isEmptystudentScore.getCourse))) {
operations.addAggregation.matchCriteria.where”course”).isstudentScore.getCourse))));
operations.addAggregation.group”course”).sum”score”).as”totleScore”));
}
Aggregation aggregation = Aggregation.newAggregationoperations);
//查询、并获取结果
AggregationResults<StudentScore> results = mongoTemplate.aggregateaggregation, “studentScore”, StudentScore.class);
double totleScore = results.getUniqueMappedResult).getTotleScore);
return totleScore;
}
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public double getTotleScoreWithMongoTemplateStudentScore studentScore) {
//封装查询条件
List<AggregationOperation> operations = new ArrayList<>);
if StringUtils.isEmptystudentScore.getName)) && StringUtils.isEmptystudentScore.getCourse))){
//totleScore为StudentScore类中新建的属性,用于接收统计后的总分数;当然也可以使用score(或其他属性)接收
operations.addAggregation.group”id”).sum”score”).as”totleScore”));
}
if !StringUtils.isEmptystudentScore.getName))) {
operations.addAggregation.matchCriteria.where”name”).isstudentScore.getName))));
operations.addAggregation.group”name”).sum”score”).as”totleScore”));
}
if !StringUtils.isEmptystudentScore.getCourse))) {
operations.addAggregation.matchCriteria.where”course”).isstudentScore.getCourse))));
operations.addAggregation.group”course”).sum”score”).as”totleScore”));
}
Aggregation aggregation = Aggregation.newAggregationoperations);
//查询、并获取结果
AggregationResults<StudentScore> results = mongoTemplate.aggregateaggregation, “studentScore”, StudentScore.class);
double totleScore = results.getUniqueMappedResult).getTotleScore);
return totleScore;
}