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临海制作网站公司_网络游戏排行榜2022前十名_搜索引擎优化常用方法_企业官网定制设计

2024/12/23 7:55:26 来源:https://blog.csdn.net/qq_62866151/article/details/142668413  浏览:    关键词:临海制作网站公司_网络游戏排行榜2022前十名_搜索引擎优化常用方法_企业官网定制设计
临海制作网站公司_网络游戏排行榜2022前十名_搜索引擎优化常用方法_企业官网定制设计

参考: 聚合管道 - MongoDB 手册 v7.0

介绍

聚合管道由一个或多个处理文档的阶段组成:

  • 每个阶段对输入文档执行一个操作。例如,某个阶段可以过滤文档、对文档进行分组并计算值。

  • 从一个阶段输出的文档将传递到下一阶段。

  • 一个聚合管道可以返回针对文档组的结果。例如,返回总值、平均值、最大值和最小值。

如使用通过聚合管道更新中显示的阶段,则可以通过聚合管道更新文档。

其实也就类似于 MYSQL 的函数的功能

具体功能实现

先导入一部分数据

db.orders.insertMany( [{ _id: 0, name: "Pepperoni", size: "small", price: 19,quantity: 10, date: ISODate( "2021-03-13T08:14:30Z" ) },{ _id: 1, name: "Pepperoni", size: "medium", price: 20,quantity: 20, date : ISODate( "2021-03-13T09:13:24Z" ) },{ _id: 2, name: "Pepperoni", size: "large", price: 21,quantity: 30, date : ISODate( "2021-03-17T09:22:12Z" ) },{ _id: 3, name: "Cheese", size: "small", price: 12,quantity: 15, date : ISODate( "2021-03-13T11:21:39.736Z" ) },{ _id: 4, name: "Cheese", size: "medium", price: 13,quantity:50, date : ISODate( "2022-01-12T21:23:13.331Z" ) },{ _id: 5, name: "Cheese", size: "large", price: 14,quantity: 10, date : ISODate( "2022-01-12T05:08:13Z" ) },{ _id: 6, name: "Vegan", size: "small", price: 17,quantity: 10, date : ISODate( "2021-01-13T05:08:13Z" ) },{ _id: 7, name: "Vegan", size: "medium", price: 18,quantity: 10, date : ISODate( "2021-01-13T05:10:13Z" ) }
] )

计算总订单数量

以下聚合管道示例包含两个阶段,并返回按披萨名称分组后,各款中号披萨的总订单数量:

db.orders.aggregate( [// Stage 1: Filter pizza order documents by pizza size{$match: { size: "medium" }},// Stage 2: Group remaining documents by pizza name and calculate total quantity{$group: { _id: "$name", totalQuantity: { $sum: "$quantity" } }}] )

$match 阶段:

  • 从披萨订单文档过滤出size为medium的披萨。
  • 将剩余文档传递到$group阶段。

$group 阶段:

  • 按披萨name对剩余文档进行分组。
  • 使用$sum计算每种披萨name的总订单quantity。总数存储在聚合管道返回的totalQuantity字段中。

示例输出:

[{ _id: 'Cheese', totalQuantity: 50 },{ _id: 'Vegan', totalQuantity: 10 },{ _id: 'Pepperoni', totalQuantity: 20 }
]

计算订单总值和平均订单数

以下示例计算了两个日期之间的披萨订单总额和平均订单数量:

db.orders.aggregate( [// Stage 1: Filter pizza order documents by date range{$match:{"date": { $gte: new ISODate( "2020-01-30" ), $lt: new ISODate( "2022-01-30" ) }}},// Stage 2: Group remaining documents by date and calculate results{$group:{_id: { $dateToString: { format: "%Y-%m-%d", date: "$date" } },totalOrderValue: { $sum: { $multiply: [ "$price", "$quantity" ] } },averageOrderQuantity: { $avg: "$quantity" }}},// Stage 3: Sort documents by totalOrderValue in descending order{$sort: { totalOrderValue: -1 }}] )

$match 阶段:

  • 使用 $gte 和 $lt 将披萨订单文档筛选为指定日期范围内的文档。
  • 将剩余文档传递到$group阶段。

$group 阶段:

  • 使用 $dateToString 按日期对文档进行分组。

  • 对于每个群组,计算:

    • 使用 $sum 和 $multiply 的总订单值。

    • 使用 $avg 计算平均订单数量。

  • 将分组的文档传递到 $sort 阶段。

$sort 阶段:

  • 按每组的总订单值以降序对文档进行排序 ( -1 )。
  • 返回排序文档。

示例输出:

[{ _id: '2022-01-12', totalOrderValue: 790, averageOrderQuantity: 30 },{ _id: '2021-03-13', totalOrderValue: 770, averageOrderQuantity: 15 },{ _id: '2021-03-17', totalOrderValue: 630, averageOrderQuantity: 30 },{ _id: '2021-01-13', totalOrderValue: 350, averageOrderQuantity: 10 }
]

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