MongoDB 聚合Group(一)

时间：2021-02-14 09:35:21

原文：http://blog.csdn.net/congcong68/article/details/45012717

一．简介

db.collection.group()使用JavaScript，它受到了一些性能上的限制。大多数情况下，$ group在Aggregation Pipeline提供了一种具有较少的限制适用的替代。可以通过指定的键的集合中的文档和执行简单的聚合函数。在2.2版本中，返回的数组可以包含最多20000个元素；即最多20000个独特的分组。

我们比较熟悉的group by 的sql语句select key from table  groupby key,而mongoDB没提供SQL那样通过Group By就轻松实现数据库的分组功能，我们通过接口来实现的

db.collection.group({ key, reduce, initial[, keyf] [, cond] [, finalize] })

key

作为分组的key

reduce

一个聚合函数操作文档的分组操作期间。这些函数可以返回一个sum或count。该函数接受两个参数：当前文档和这个群体聚集的结果文档。

initial

初始化聚合结果文档变量，为空时自动为每列提供初始变量。

keyf

可选。替代的key 字段。指定一个函数创建一个“key object”作为分组的key。使用keyf而是通过group by领域而不是现有的文档域键组。

cond

过滤条件

finalize

在db.collection.group()返回最终结果之前，此功能可以修改的结果文档或替换的结果文档作为一个整体。

二．Mongo VUE操作Group By

1.MonogoDB数据库中添加了订单的数据

  1. /* 0 */
  2. {
  3. "_id" : ObjectId("552a330e05c27486b9b9b650"),
  4. "_class" : "com.mongo.model.Orders",
  5. "onumber" : "002",
  6. "date" : ISODate("2014-01-03T16:03:00Z"),
  7. "cname" : "zcy",
  8. "item" : {
  9. "quantity" : 1,
  10. "price" : 4.0,
  11. "pnumber" : "p002"
  12. }
  13. }
  14. /* 1 */
  15. {
  16. "_id" : ObjectId("552a331d05c275d8590a550d"),
  17. "_class" : "com.mongo.model.Orders",
  18. "onumber" : "003",
  19. "date" : ISODate("2014-01-04T16:03:00Z"),
  20. "cname" : "zcy",
  21. "item" : {
  22. "quantity" : 10,
  23. "price" : 2.0,
  24. "pnumber" : "p001"
  25. }
  26. }
  27. /* 2 */
  28. {
  29. "_id" : ObjectId("552a333105c2f28194045a72"),
  30. "_class" : "com.mongo.model.Orders",
  31. "onumber" : "003",
  32. "date" : ISODate("2014-01-04T16:03:00Z"),
  33. "cname" : "zcy",
  34. "item" : {
  35. "quantity" : 30,
  36. "price" : 4.0,
  37. "pnumber" : "p002"
  38. }
  39. }
  40. /* 3 */
  41. {
  42. "_id" : ObjectId("552a333f05c2b62c01cff50e"),
  43. "_class" : "com.mongo.model.Orders",
  44. "onumber" : "004",
  45. "date" : ISODate("2014-01-05T16:03:00Z"),
  46. "cname" : "zcy",
  47. "item" : {
  48. "quantity" : 5,
  49. "price" : 4.0,
  50. "pnumber" : "p002"
  51. }
  52. }

2.MongoDB实现分组并统计

  1）我们要对日期和产品编码进行分组，并计算相同的产品的数量

Sql语句：Select date, pnumber,sum(quantity) as total from orders,items group by date, pnumber（少了两张表的关联的条件）

MongoDB：

db.orders.group({

key: { date:1,'item.pnumber':1},

initial : {"total":0},

reduce : function Reduce(doc, out) {

out.total+=doc.item.quantity

} });

结果：

MongoDB 聚合Group(一)

 2）实现一天卖出了多少个产品，金额是多少，平均价格是多少

db.orders.group({

key: {date:1},

initial :{"total":0,"money":0},

reduce : function Reduce(doc, out) {

out.total+=doc.item.quantity;

out.money+=doc.item.quantity*doc.item.price;

},

finalize : function Finalize(out) {

out.avg=out.money/out.total

returnout;

}

});

结果：

MongoDB 聚合Group(一)

3）keyf的使用

keyf 对日期进行处理并以作为key来进来分组

db.orders.group({

keyf: function (doc){

return{'month':doc.date.getMonth()+1};

},

initial :{"total":0,"money":0},

reduce : function Reduce(doc, out) {

out.total+=doc.item.quantity;

out.money+=doc.item.quantity*doc.item.price;

},

finalize : function Finalize(out) {

out.avg=out.money/out.total

returnout;

}

});

结果：

MongoDB 聚合Group(一)

三．Java MongoDB 实现

       Spring Data MongoDB提供了Group有几个接口
       MongoDB 聚合Group(一)
   
    GroupCommand  groupCommand=new GroupCommand(inputCollection, keys, condition, initial, reduce, finalize);
 

1）我们要对日期和产品编码进行分组，并计算相同的产品的数量

           

  1. <strong>  </strong>     @Override
  2. public void getGroupCount(String collectionName) {
  3. BasicDBObject key = new BasicDBObject();
  4. key.put("date", 1);
  5. key.put("item.pnumber", 1);
  6. //条件
  7. BasicDBObject cond = new BasicDBObject();
  8. //初始化
  9. BasicDBObject initial = new BasicDBObject();
  10. initial.append("total", 0);
  11. //reduce
  12. String reduce = "function Reduce(doc, out) { " +
  13. "  out.total+=doc.item.quantity;" +
  14. "}";
  15. SimpleDateFormat format=new SimpleDateFormat("yyyy-mm-dd");
  16. BasicDBList groupList=(BasicDBList) mongoTemplate.getCollection(collectionName).group(key, cond, initial, reduce);
  17. if(groupList!=null&&groupList.size()>0){
  18. System.out.println("date  item.pnumber  total");
  19. for(int i=0;i<groupList.size();i++){
  20. BasicDBObject obj=(BasicDBObject) groupList.get(i);
  21. System.out.println(format.format(obj.getDate("date"))+"  "+obj.getString("item.pnumber")+"  "+obj.getInt("total"));
  22. }
  23. }
  24. }

结果：

   MongoDB 聚合Group(一)

 

   2）实现一天卖出了多少个产品，金额是多少，平均价格是多少

  1. @Override
  2. public void getGroupAvg(String collectionName) {
  3. BasicDBObject key = new BasicDBObject();
  4. key.put("date", 1);
  5. //条件
  6. BasicDBObject cond = new BasicDBObject();
  7. //初始化
  8. BasicDBObject initial = new BasicDBObject();
  9. initial.append("total", 0);
  10. initial.append("money", 0.0);
  11. //reduce
  12. String reduce = "function Reduce(doc, out) { " +
  13. "  out.total+=doc.item.quantity;" +
  14. "   out.money+=doc.item.quantity*doc.item.price;" +
  15. "}";
  16. String finalize="function Finalize (out) { " +
  17. "  out.avg=out.money/out.total;" +
  18. "   return out;" +
  19. "}";
  20. SimpleDateFormat format=new SimpleDateFormat("yyyy-mm-dd");
  21. BasicDBList groupList=(BasicDBList) mongoTemplate.getCollection(collectionName).group(key, cond, initial, reduce, finalize);
  22. if(groupList!=null&&groupList.size()>0){
  23. System.out.println("date  total  money  avg");
  24. for(int i=0;i<groupList.size();i++){
  25. BasicDBObject obj=(BasicDBObject) groupList.get(i);
  26. System.out.println(format.format(obj.getDate("date"))+"  "+obj.getInt("total")+"  "+obj.getInt("money")+"  "+obj.getDouble("avg"));
  27. }
  28. }
  29. }

结果：

   MongoDB 聚合Group(一)

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