Question

我正在玩MongoDB试图弄清楚如何做一个简单的

SELECT province, COUNT(*) FROM contest GROUP BY province

但我似乎无法使用聚合函数来解决这个问题。我可以使用一些非常奇怪的组语法

来做到这一点

db.user.group({
    "key": {
        "province": true
    },
    "initial": {
        "count": 0
    },
    "reduce": function(obj, prev) {
        if (true != null) if (true instanceof Array) prev.count += true.length;
        else prev.count++;
    }
});

但使用聚合函数是否有更容易/更快的方式？

Answer 1

使用aggregate：

这是更简单的方法

db.contest.aggregate([
    {"$group" : {_id:"$province", count:{$sum:1}}}
])

Answer 2

如果您需要多个列进行分组，请遵循此模型。在这里，我按status和type进行了统计：

  db.BusinessProcess.aggregate({
    "$group": {
        _id: {
            status: "$status",
            type: "$type"
        },
        count: {
            $sum: 1
        }
    }
   })

Answer 3

我需要根据聚合函数的结果进行一些额外的操作。最后，我发现了一些基于MongoDB结果的聚合函数和操作的解决方案。我的收藏集Request的字段为request, source, status, requestDate。

单场组和＆amp;数：

db.Request.aggregate([ {"$group" : {_id:"$source", count:{$sum:1}}} ])

多个字段分组＆amp;数：

db.Request.aggregate([ {"$group" : {_id:{source:"$source",status:"$status"}, count:{$sum:1}}} ])

多个字段分组＆amp;使用字段排序计数：

db.Request.aggregate([ {"$group" : {_id:{source:"$source",status:"$status"}, count:{$sum:1}}}, {$sort:{"_id.source":1}} ])

多个字段分组＆amp;使用Count计算排序：

db.Request.aggregate([ {"$group" : {_id:{source:"$source",status:"$status"}, count:{$sum:1}}}, {$sort:{"count":-1}} ])

Answer 4

此外，如果您需要限制分组，可以使用：

db.events.aggregate( 
    {$match: {province: "ON"}},
    {$group: {_id: "$date", number: {$sum: 1}}}  
)

Answer 5

这种查询对我有用：

 db.events.aggregate({$group: {_id : "$date", number:  { $sum : 1} }} )

请参阅http://docs.mongodb.org/manual/tutorial/aggregation-with-user-preference-data/

Answer 6

从MongoDB 3.4开始，您可以使用$sortByCount聚合。

根据指定表达式的值对传入文档进行分组，然后计算每个不同组中的文档数。

https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/aggregation/sortByCount/

例如：

db.contest.aggregate([
    { $sortByCount: "$province" }
]);

Answer 7

对我有用的Mongo shell命令：

db.getCollection(<collection_name>).aggregate([{"$match": {'<key>': '<value to match>'}}, {"$group": {'_id': {'<group_by_attribute>': "$group_by_attribute"}}}])

Answer 8

    db.contest.aggregate([
        { $match:{.....May be some match criteria...}},
        { $project: {"province":1,_id:0}},
        { $sortByCount: "$province" }
    ],{allowDiskUse:true});

MongoDB 对内存排序操作有 32 MB 的限制，使用 allowDiskUse : true 这个选项，当你在数百万数据之前公开这个查询时，它将在磁盘级别而不是内存中排序。 MongoDB 聚合管道有 100MB 的限制，因此使用 $project 来减少流向下一个管道的数据。如果您使用的是小数据，则无需使用 allowDiskUse 选项。

Answer 9

从 Mongo 5.0 ^{release schedule} 开始，我们还可以使用 { $count: { } } 作为 { $sum : 1 } 的别名：

// { "province" : "Champagne-Ardenne" }
// { "province" : "Champagne-Ardenne" }
// { "province" : "Haute-Normandie"   }
db.collection.aggregate([
  { $group: { _id: "$province", count: { $count: {} } } }
])
// { "_id" : "Champagne-Ardenne", "count" : 2 }
// { "_id" : "Haute-Normandie",   "count" : 1 }

MongoDB SELECT COUNT GROUP BY

9 个答案: