mongodb aggregate 分组统计group count

1. collection 名称mycol， 数据初始化

//1
 {
    "_id": ObjectId("5e05fe4a32780f42806a80c5"),
    "author": "tom",
    "books": [
        {    "type": "IT类",        "name": "mongodb",            "price": NumberInt("100")      },
        {   "type": "IT类",         "name": "java",          "price": NumberInt("50")      },
        {   "type": "文学类",     "name": "红楼梦",           "price": NumberInt("20")        }
    ],
    "year": NumberInt("2018")
}
//2
{
    "_id": ObjectId("5e05fe6032780f42806a80c7"),
    "author": "tom",
    "books": [ { "type": "IT类",  "name": "程序员的修养",  "price": NumberInt("30")      },
        {  "type": "文学类",         "name": "简爱",        "price": NumberInt("50")     },
        {  "type": "哲学类",        "name": "西方哲学史",      "price": NumberInt("20")   }
    ],
    "year": "2019"
}
//3
{
    "_id": ObjectId("5e05fe6332780f42806a80c9"),
    "author": "jack",
    "books": [ {   "type": "IT类",  "name": "程序员的修养",  "price": NumberInt("30")    },
        {  "type": "文学类",        "name": "简爱",    "price": NumberInt("50")    },
        {  "type": "哲学类",      "name": "西方哲学史",      "price": NumberInt("20")    }
    ],
    "year": "2019"
}

// 4
{
    "_id": ObjectId("5e0854c432780f0d80c7bb43"),
    "author": "jack",
    "books": [   { "type": "IT类",   "name": "程序员的修养",  "price": NumberInt("30")     },
        {     "type": "IT类",        "name": "高并发编程",      "price": NumberInt("50")     }
    ],
    "year": "2018"
}

2. 查询2018年每个人在每种书的类别下写了多少本书？

2.1 查询2018年， $match相当sql的where

db.mycol.aggregate([
  { $match: {year:2018}}
]);

2.2 书的结构是数组，没法group， 要平铺展开。数组有多个元素，就会拆成多行

db.mycol.aggregate([
  { $match: {year:2018}},
  {$unwind:  "$books" },
]);

2.3 按书的作者和书的分类group by

db.mycol.aggregate([
  { $match: {year:2018}},
	{$unwind:  "$books" },
	{$group:{"_id":{"author": "$author",  "bookType":"$books.type"}, count:{$sum:1}}}
   
]);

2.4 控制查询结果的显示那些列， 相当于定义sql的查询结果（控制显示那些列，列的别名）

db.mycol.aggregate([
  { $match: {year:2018}},
	{$unwind:  "$books" },
	{$group:{"_id":{"author": "$author",  "bookType":"$books.type"},count:{$sum:1}  }},
	{$project:{ "_id":0, "author":"$_id.author" , "bookType":"$_id.bookType", "bookTypeCnt":"$count"}}
]);

2.5 按书的作者排序

db.mycol.aggregate([
  { $match: {year:2018}},
	{$unwind:  "$books" },
	{$group:{"_id":{"author": "$author",  "bookType":"$books.type"},count:{$sum:1}  }},
	{$project:{ "_id":0, "author":"$_id.author" , "bookType":"$_id.bookType", "bookTypeCnt":"$count"}},
	{$sort:{author:-1}}
]);

最终的查询结果

// 1
{
    "author": "tom",
    "bookType": "IT类",
    "bookTypeCnt": 3
}

// 2
{
    "author": "tom",
    "bookType": "文学类",
    "bookTypeCnt": 2
}

// 3
{
    "author": "tom",
    "bookType": "哲学类",
    "bookTypeCnt": 1
}

// 4
{
    "author": "jack",
    "bookType": "文学类",
    "bookTypeCnt": 1
}

// 5
{
    "author": "jack",
    "bookType": "哲学类",
    "bookTypeCnt": 1
}

// 6
{
    "author": "jack",
    "bookType": "IT类",
    "bookTypeCnt": 3
}

3. 查询每个人写了多少不类别的书籍。

前三步和第二个查询是一样的。 也是先$$match$, 再$unwind平铺展开， 然后按author、type 进行group by。

db.mycol.aggregate([
  { $match: {year:2018}},
	{$unwind:  "$books" },
	{$group:{"_id":{"author": "$author",  "bookType":"$books.type"} }}
]);

结果

// 1
{
    "_id": {
        "author": "jack",
        "bookType": "文学类"
    }
}

// 2
{
    "_id": {
        "author": "tom",
        "bookType": "IT类"
    }
}

// 3
{
    "_id": {
        "author": "tom",
        "bookType": "文学类"
    }
}

// 4
{
    "_id": {
        "author": "tom",
        "bookType": "哲学类"
    }
}

// 5
{
    "_id": {
        "author": "jack",
        "bookType": "哲学类"
    }
}

// 6
{
    "_id": {
        "author": "jack",
        "bookType": "IT类"
    }
}

然后再按author group by分组count， 去掉相同类别的

db.mycol.aggregate([
  { $match: {year:2018}},
	{$unwind:  "$books" },
	{$group:{"_id":{"author": "$author",  "bookType":"$books.type"} }},
	{$group:{"_id":{"author": "$_id.author" }, "typeCnt":{$sum:1}}}
]);

查询结果：

// 1
{
    "_id": {
        "author": "tom"
    },
    "typeCnt": 3
}

// 2
{
    "_id": {
        "author": "jack"
    },
    "typeCnt": 3
}

来源：CSDN

作者：tan0802

链接：https://blog.csdn.net/tan0802/article/details/103754558