MongoDB中强大的统计框架Aggregation使用实例解析-巨人网络通讯

MongoDB中强大的统计框架Aggregation使用实例解析

听说项目里面Aggregation用的多，那就专门针对这个多多练习一下。

基本的操作包括：

•$project - 可以从子文档中提取字段，可以重命名字段

•$match - 可以实现查找的功能

•$limit - 接受一个数字n，返回结果集中的前n个文档。

•$skip - 接受一个数字n，丢弃结果集中的前n个文档。效率比较低，依然会遍历前n个文档。

•$unwind - 可以将一个包含数组的文档切分成多个, 比如你的文档有中有个数组字段 A, A中有10个元素, 那么经过 $unwind处理后会产生10个文档，这些文档只有字段 A不同

•$group - 统计操作，还提供了一系列子命令

–$avg, $sum …

•$sort - 排序

Python篇
实验一、学生数据统计
1、生成学生数据：

#!/usr/bin/env python
# coding=utf-8
from pymongo import MongoClient
from random import randint
name1 = ["yang ", "li ", "zhou "]
name2 = [
  "chao",
  "hao",
  "gao",
  "qi gao",
  "hao hao",
  "gao gao",
  "chao hao",
  "ji gao",
  "ji hao",
  "li gao",
  "li hao",
]
provinces = [
  "guang dong",
  "guang xi",
  "shan dong",
  "shan xi",
  "he nan"
]
client = MongoClient('localhost', 27017)
db = client.student
sm = db.smessage
sm.remove()
for i in range(1, 100):
  name = name1[randint(0, 2)] + name2[randint(0, 10)]
  province = provinces[randint(0, 4)]
  new_student = {
    "name": name,
    "age": randint(1, 30),
    "province": province,
    "subject": [
      {"name": "chinese", "score": randint(0, 100)},
      {"name": "math", "score": randint(0, 100)},
      {"name": "english", "score": randint(0, 100)},
      {"name": "chemic", "score": randint(0, 100)},
    ]}
  print new_student
  sm.insert_one(new_student)

print sm.count()

好了，现在数据库里面有100条学生数据了。

现在我要得到广东学生的平均年龄，在mongo控制台输入：

如果想到得到所有省份的平均年龄，那就更加简单了：

db.smessage.aggregate(
{$match: {province: "guang dong"}}
)

{ "_id" : "guang xi", "age" : 15.19047619047619 }
{ "_id" : "guang dong", "age" : 16.05263157894737 }
{ "_id" : "shan dong", "age" : 17.44 }
{ "_id" : "he nan", "age" : 20 }
{ "_id" : "shan xi", "age" : 16.41176470588235 }

如果想得到广东省所有科目的平均成绩：

db.smessage.aggregate(
{$match: {province: "guang dong"}},
{$unwind: "$subject"},
{$group: { _id: {province:"$province",sujname:"$subject.name"}, per:{$avg:"$subject.score"}}}
)

加上排序：

db.smessage.aggregate(
{$match: {province: "guang dong"}},
{$unwind: "$subject"},
{$group: { _id: {province:"$province",sujname:"$subject.name"}, per:{$avg:"$subject.score"}}},
{$sort:{per:1}}
)

实验二、寻找发帖水王
有一个保存着杂志文章的集合，你可能希望找出发表文章最多的那个作者。假设每篇文章被保存为MongoDB中的一个文档。

1、插入数据

#!/usr/bin/env python
# coding=utf-8
from pymongo import MongoClient
from random import randint


name = [
  'yangx',
  'yxxx',
  'laok',
  'kkk',
  'ji',
  'gaoxiao',
  'laoj',
  'meimei',
  'jj',
  'manwang',
]

title = [
  '123',
  '321',
  '12',
  '21',
  'aaa',
  'bbb',
  'ccc',
  'sss',
  'aaaa',
  'cccc',
]

client = MongoClient('localhost', 30999)
db = client.test
bbs = db.bbs
bbs.remove()
for i in range(1, 10000):
  na = name[randint(0, 9)]
  ti = title[randint(0, 9)]
  newcard = {
    'author': na,
    'title': ti,
  }
  bbs.insert_one(newcard)

print bbs.count()

现在我们拥有了10000条文章数据了。

2、用$project将author字段投射出来

{"$project": {"author":1}}

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":0排除不需要的字段。

执行完这个"$project"操作之后，结果集中的每个文档都会以{"_id" : id, "author" : "authorName"}这样的形式表示。这些结果只会在内存中存在，不会被写入磁盘。

3、用group将作者名称分组

{"group":{"_id":"$author","count":{"$sum":1}}}

这样就会将作者按照名字排序，某个作者的名字每出现一次，就会对这个作者的"count"加1。

这里首先指定了需要进行分组的字段"author"。这是由"_id" : "$author"指定的。可以将这个操作想象为：这个操作执行完后，每个作者只对应一个结果文档，所以"author"就成了文档的唯一标识符（"_id"）。

第二个字段的意思是为分组内每个文档的"count"字段加1。注意，新加入的文档中并不会有"count"字段；这"$group"创建的一个新字段。

执行完这一步之后，结果集中的每个文档会是这样的结构：{"_id" : "authorName", "count" : articleCount}。

4、用sort排序

{"$sort" : {"count" : -1}}

这个操作会对结果集中的文档根据"count"字段进行降序排列。

5、限制结果为前5个文档

{"$limit" : 5}

这个操作将最终的返回结果限制为当前结果中的前5个文档。
在MongoDB中实际运行时，要将这些操作分别传给aggregate()函数：

> db.articles.aggregate({"$project" : {"author" : 1}},
... {"$group" : {"_id" : "$author", "count" : {"$sum" : 1}}},
... {"$sort" : {"count" : -1}},
... {"$limit" : 5}
... )

aggregate()会返回一个文档数组，其中的内容是发表文章最多的5个作者。

{ "_id" : "yangx", "count" : 1028 }
{ "_id" : "laok", "count" : 1027 }
{ "_id" : "kkk", "count" : 1012 }
{ "_id" : "yxxx", "count" : 1010 }
{ "_id" : "ji", "count" : 1007 }

Java篇

我在db中造了些数据(数据时随机生成的, 能用即可)，没有建索引，文档结构如下：

Document结构:

 {
  "_id" : ObjectId("509944545"),
  "province" : "海南",
  "age" : 21,
  "subjects" : [
  {
  "name"："语文",
  "score" : 53
  },
  {
  "name"："数学",
  "score" : 27
  },
  {
  "name"："英语",
  "score" : 35
  }
   ],
  "name" : "刘雨"
 }

接下来要实现两个功能：

统计上海学生平均年龄
统计每个省各科平均成绩

接下来一一道来

统计上海学生平均年龄

从这个需求来讲，要实现功能要有几个步骤: 1. 找出上海的学生. 2. 统计平均年龄 (当然也可以先算出所有省份的平均值再找出上海的)。如此思路也就清晰了

首先上 $match, 取出上海学生

{$match:{'province':'上海'}}

接下来用 $group 统计平均年龄

{$group:{_id:'$province',$avg:'$age'}}

$avg 是 $group的子命令，用于求平均值，类似的还有 $sum, $max ....
上面两个命令等价于

select province, avg(age) 
 from student 
 where province = '上海'
 group by province

下面是Java代码

Mongo m = new Mongo("localhost", 27017);
 DB db = m.getDB("test");
 DBCollection coll = db.getCollection("student");
 
 /*创建 $match, 作用相当于query*/
 DBObject match = new BasicDBObject("$match", new BasicDBObject("province", "上海"));
 
 /* Group操作*/
 DBObject groupFields = new BasicDBObject("_id", "$province");
 groupFields.put("AvgAge", new BasicDBObject("$avg", "$age"));
 DBObject group = new BasicDBObject("$group", groupFields);
 
 /* 查看Group结果 */
 AggregationOutput output = coll.aggregate(match, group); // 执行 aggregation命令
 System.out.println(output.getCommandResult());

输出结果：

{ "serverUsed" : "localhost/127.0.0.1:27017" ,    
 "result" : [ 
  { "_id" : "上海" , "AvgAge" : 32.09375}
  ] ,     
  "ok" : 1.0
 }

如此工程就结束了，再看另外一个需求

统计每个省各科平均成绩

首先更具数据库文档结构，subjects是数组形式，需要先‘劈'开，然后再进行统计

主要处理步骤如下：

1. 先用$unwind 拆数组 2. 按照 province, subject 分租并求各科目平均分

$unwind 拆数组

{$unwind:'$subjects'}

按照 province, subject 分组，并求平均分

{$group:{
   _id:{
     subjname:”$subjects.name”,  // 指定group字段之一 subjects.name, 并重命名为 subjname
     province:'$province'     // 指定group字段之一 province, 并重命名为 province(没变)
   },
   AvgScore:{
    $avg:”$subjects.score”    // 对 subjects.score 求平均
   }
 }

java代码如下:

Mongo m = new Mongo("localhost", 27017);
 DB db = m.getDB("test");
 DBCollection coll = db.getCollection("student");
 
 /* 创建 $unwind 操作, 用于切分数组*/
 DBObject unwind = new BasicDBObject("$unwind", "$subjects");
 
 /* Group操作*/
 DBObject groupFields = new BasicDBObject("_id", new BasicDBObject("subjname", "$subjects.name").append("province", "$province"));
 groupFields.put("AvgScore", new BasicDBObject("$avg", "$subjects.scores"));
 DBObject group = new BasicDBObject("$group", groupFields);
 
 /* 查看Group结果 */
 AggregationOutput output = coll.aggregate(unwind, group); // 执行 aggregation命令
 System.out.println(output.getCommandResult());

输出结果

{ "serverUsed" : "localhost/127.0.0.1:27017" , 
  "result" : [ 
   { "_id" : { "subjname" : "英语" , "province" : "海南"} , "AvgScore" : 58.1} , 
   { "_id" : { "subjname" : "数学" , "province" : "海南"} , "AvgScore" : 60.485} ,
   { "_id" : { "subjname" : "语文" , "province" : "江西"} , "AvgScore" : 55.538} , 
   { "_id" : { "subjname" : "英语" , "province" : "上海"} , "AvgScore" : 57.65625} , 
   { "_id" : { "subjname" : "数学" , "province" : "广东"} , "AvgScore" : 56.690} , 
   { "_id" : { "subjname" : "数学" , "province" : "上海"} , "AvgScore" : 55.671875} ,
   { "_id" : { "subjname" : "语文" , "province" : "上海"} , "AvgScore" : 56.734375} , 
   { "_id" : { "subjname" : "英语" , "province" : "云南"} , "AvgScore" : 55.7301 } ,
   .
   .
   .
   .
   "ok" : 1.0
 }

统计就此结束.... 稍等，似乎有点太粗糙了，虽然统计出来的，但是根本没法看，同一个省份的科目都不在一起。囧

接下来进行下加强,

支线任务：将同一省份的科目成绩统计到一起( 即，期望 'province':'xxxxx', avgscores:[ {'xxx':xxx}, ....] 这样的形式)

要做的有一件事，在前面的统计结果的基础上，先用 $project 将平均分和成绩揉到一起，即形如下面的样子

{ "subjinfo" : { "subjname" : "英语" ,"AvgScores" : 58.1 } ,"province" : "海南" }

再按省份group，将各科目的平均分push到一块，命令如下：

$project 重构group结果

{$project：{province:"$_id.province", subjinfo:{"subjname":"$_id.subjname", "avgscore":"$AvgScore"}}

$使用 group 再次分组

{$group:{_id:"$province", avginfo:{$push:"$subjinfo"}}}

java 代码如下：

Mongo m = new Mongo("localhost", 27017);
DB db = m.getDB("test");
DBCollection coll = db.getCollection("student");
       
/* 创建 $unwind 操作, 用于切分数组*/
DBObject unwind = new BasicDBObject("$unwind", "$subjects");
       
/* Group操作*/
DBObject groupFields = new BasicDBObject("_id", new BasicDBObject("subjname", "$subjects.name").append("province", "$province"));
groupFields.put("AvgScore", new BasicDBObject("$avg", "$subjects.scores"));
DBObject group = new BasicDBObject("$group", groupFields);
       
/* Reshape Group Result*/
DBObject projectFields = new BasicDBObject();
projectFields.put("province", "$_id.province");
projectFields.put("subjinfo", new BasicDBObject("subjname","$_id.subjname").append("avgscore", "$AvgScore"));
DBObject project = new BasicDBObject("$project", projectFields);
       
/* 将结果push到一起*/
DBObject groupAgainFields = new BasicDBObject("_id", "$province");
groupAgainFields.put("avginfo", new BasicDBObject("$push", "$subjinfo"));
DBObject reshapeGroup = new BasicDBObject("$group", groupAgainFields);
 
/* 查看Group结果 */
AggregationOutput output = coll.aggregate(unwind, group, project, reshapeGroup);
System.out.println(output.getCommandResult());

结果如下：

{ "serverUsed" : "localhost/127.0.0.1:27017" , 
 "result" : [ 
    { "_id" : "辽宁" , "avginfo" : [ { "subjname" : "数学" , "avgscore" : 56.46666666666667} , { "subjname" : "英语" , "avgscore" : 52.093333333333334} , { "subjname" : "语文" , "avgscore" : 50.53333333333333}]} , 
    { "_id" : "四川" , "avginfo" : [ { "subjname" : "数学" , "avgscore" : 52.72727272727273} , { "subjname" : "英语" , "avgscore" : 55.90909090909091} , { "subjname" : "语文" , "avgscore" : 57.59090909090909}]} , 
    { "_id" : "重庆" , "avginfo" : [ { "subjname" : "语文" , "avgscore" : 56.077922077922075} , { "subjname" : "英语" , "avgscore" : 54.84415584415584} , { "subjname" : "数学" , "avgscore" : 55.33766233766234}]} , 
    { "_id" : "安徽" , "avginfo" : [ { "subjname" : "英语" , "avgscore" : 55.458333333333336} , { "subjname" : "数学" , "avgscore" : 54.47222222222222} , { "subjname" : "语文" , "avgscore" : 52.80555555555556}]} 
  .
  .
  .
  ] , "ok" : 1.0}

您可能感兴趣的文章: