1. 聚合aggregate
聚合主要用于計算資料，類似sql中的sum()、avg()
語法：
db.集合名稱.aggregate([{管道:{運算式}}])
stu準備的資料：
db.stu.insertMany([ { name: "gj",gender:true, age: 18}, { name: "gj1",gender:true, age: 28}, { name: "hr",gender:false, age: 18}, { name: "hr1",gender:false, age: 28} ])
1.1 管道
管道在Unix和Linux中一般用于將當前命令的輸出結果作為下一個命令的輸入，
ps ajx | grep mongo
在mongodb中，管道具有同樣的作用，檔案處理完畢后，通過管道進行下一次處理，
常用管道：
$group：將集合中的檔案分組，可用于統計結果，
$match：用于過濾資料，只輸出符合條件的檔案，$match使用MongoDB的標準查詢操作，
$project：修改輸入檔案的結構，可以用來重命名、增加或洗掉域，也可以用于創建計算結果以及嵌套檔案，
$sort：將輸入檔案排序后輸出，
$limit：用來限制MongoDB聚合管道回傳的檔案數，
$skip：在聚合管道中跳過指定數量的檔案，并回傳余下的檔案，
$unwind：將檔案中的某一個陣列型別欄位拆分成多條，每條包含陣列中的一個值，
$geoNear：輸出接近某一地理位置的有序檔案，
1.2 運算式
處理輸入檔案并輸出，
語法：
運算式:'$列名'
常用運算式：
$sum：計算總和，$sum:同count表示計數
$avg：計算平均值
$min：獲取最小值
$max：獲取最大值
$push：在結果檔案中插入一個陣列中，陣列內容為選中欄位
$first：根據資源檔案的排序獲取第一個檔案資料
$last：根據資源檔案的排序獲取最后一個檔案資料
1.3 $group
將集合中的檔案分組，可用于統計結果，
_id表示分組的依據，使用某個欄位的格式為‘$欄位’
實體：
統計男生、女生的總人數：
db.stu.aggregate([ {$group:{_id:'gender',counter:{$sum:1}}} ])
統計學生性別及學生姓名：
db.stu.aggregate([ {$group:{_id:'gender',counter:{$push:'$name'}}} ])
使用$$ROOT可以將檔案內容加入到結果集的陣列中：
db.stu.aggregate([ {$group:{_id:'gender',name:{$push:'$$ROOT'}}} ])
將集合中所有檔案分為一組，
求學生總人數、平均年齡：
db.stu.aggregate([ {$group:{_id:null,counter:{$sum:1},avgAge:{$avg:'$age'}}} ])
1.4 $match
用于過濾資料，只輸出符合條件的檔案，
使用MongoDB的標準查詢操作，
實體：
查詢年齡大于20的學生：
db.stu.aggregate([ {$match:{age:{$gt:20}}} ])
查詢年齡大于20的男生、女生人數，
db.stu.aggregate([ {$match:{age:{$gt:20}}}, {$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}} ])
1.5 $project
修改輸入檔案的結構，如重命名、增加、洗掉欄位、創建計算結果，
實體：
查詢學生的姓名、年齡，
db.stu.aggregate([ {$project:{_id:0,name:1,age:1}} ])
查詢男生、女生人數，輸出人數，
db.stu.aggregate([ {$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}}, {$project:{_id:0,counter:1}} ])
1.6 $sort
將輸入檔案排序后輸出，
實體：
查詢學生學習，按年齡升序，
db.stu.aggregate([ {$sort:{age:1}} ])
查詢男生、女生人數，按人數降序，
db.stu.aggregate([ {$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}}, {$sort:{counter:-1}} ])
1.7 $limit
限制聚合管道回傳的檔案數，
查詢2條學生資訊，
db.stu.aggregate([ {$limit:2} ])
1.8 $skip
跳過指定數量的檔案，并回傳余下的檔案，
查詢從第3條開始的學生資訊，
db.stu.aggregate([ {$skip:2} ])
統計男生、女生人數，按人數升序，取第二條資料，
db.stu.aggregate([ {$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}}, {$sort:{counter:1}}, {$skip:1}, {$limit:1} ])
注意順序：先寫skip，再寫limit，
1.9 $unwind
將檔案中的某一個陣列型別欄位拆分成多條，每條包含陣列中的一個值，
語法1：
對某欄位值進行拆分，
db.集合名稱.aggregate([{$unwind:'$欄位名稱'}])
構造資料：
db.t2.insert({_id:1,title:'t-shirt',size:['M','L','S']})
查詢：
db.t2.aggregate([{$unwind:'$size'}])
語法2：
對某欄位值進行拆分，
處理空陣列、非陣列、無欄位、null情況，
db.集合名稱.aggregate([{ $unwind:{ path:'$欄位名稱', preserveNullAndEmptyArrays:<boolean> #防止資料丟失 }])
構造資料：
db.t3.insert([ {_id:1,"item":"a",size:["M","L","S"]}, {_id:2,"item":"b",size:[]}, {_id:3,"item":"c",size:"M"}, {_id:4,"item":"d"}, {_id:5,"item":"e",size:null} ])
使用語法1查詢：
db.t3.aggregate([{$unwind:'$size'}])
使用語法2查詢 ：
db.t3.aggregate([ {$unwind:{path:'$size',preserveNullAndEmptyArrays:true}} ])
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標籤：NoSQL
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