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Aggregate是MongoDB提供的众多工具中的比较重要的一个，类似于SQL语句中的GROUP BY。聚合工具可以让开发人员直接使用MongoDB原生的命令操作数据库中的数据，并且按照要求进行聚合。
MongoDB提供了三种执行聚合的方法：Aggregation Pipleline，map-reduce功能和 Single Purpose Aggregation Operations
其中用来做聚合操作的几个函数是
aggregate(pipeline,options) 指定 group 的 keys, 通过操作符 $push/$addToSet/$sum 等实现简单的 reduce, 不支持函数/自定义变量
group({ key, reduce, initial [ keyf] [ cond] [ finalize] }) 支持函数(keyf) mapReduce 的阉割版本
mapReduce
count(query)
distinct(field,query)
一、Aggregation Pipleline
MongoDB’s aggregation framework is modeled on the concept of data processing pipelines. Documents enter a multi-stage pipeline that transforms the documents into an aggregated result.
管道在*nix中将上一个命令输出的数据作为下一个命令的参数。MongoDB中的管道聚合非常实用，提供高效的数据聚合，并且是MongoDB中数据聚合的首选方法
官方给的图：
aggreagte是一个数组，其中包含多个对象（命令），通过遍历Pipleline数组对collection中的数据进行操作。
$match：查询条件
$group：聚合的配置
_id代表你想聚合的数据的主键，上述数据中，你想聚合所有cust_id相同的条目的amount的总和，那_id即被设置为cust_id。_id为必须，你可以填写一个空值。
total代表你最后想输出的数据之一，这里total是每条结果中amount的总和。
$sum是一个聚合的操作符，另外的操作符你可以在官方文档中找到。上图中的命令表示对相同主键（_id）下的amount进行求和。如果你想要计算主键出现的次数，可以把命令写成如下的形式 {$sum: 1}
聚合的过程 看一下图例，所有的数据先经过$match命令，只留下了status为A的数据，接着，对筛选出的数据进行聚合操作，对相同cust_id的数据进行计算amount总和的操作，最后输出结果。
二、aggregate具体介绍
接受两个参数 pipeline/options, pipeline 是 array, 相同的 operator 可以多次使用
pipeline 支持的方法
$geoNear geoNear命令可以在查询结果中返回每个点距离查询点的距离
$group 指定 group 的 _id(key/keys) 和基于操作符($push/$sum/$addToSet/…) 的累加运算
$limit 限制条件
$match 输入过滤条件
$out 将输出结果保存到 collection
$project 修改数据流中的文档结构
$redact 是 $project/$match 功能的合并
$skip 跳过
$sort 对结果排序
$unwind 拆解数据
$group 允许用的累加操作符 $addToSet/$avg/$first/$last/$max/$min/$push/$sum，不被允许的累加操作符$each… ,默认最多可以用 100MB RAM, 增加allowDiskUse可以让$group操作更多的数据
下面是aggregate的用法
db.newtest.aggregate([
{$match: {}},
{$skip: 10}, // 跳过 collection 的前 10 行
{$project: {group: 1, datetime: 1, category: 1, count: 1}},
// 如果不选择 {count: 1} 最后的结果中 count_all/count_avg = 0
{$redact: { // redact 简单用法 过滤 group != 'A' 的行
$cond: [{$eq: ["$group", "A"]}, "$$DESCEND", "$$PRUNE"]
}},
{$group: {
_id: {year: {$year: "$datetime"}, month: {$month: "$datetime"}, day: {$dayOfMonth: "$datetime"}},
group_unique: {$addToSet: "$group"},
category_first: {$first: "$category"},
category_last: {$last: "$category"},
count_all: {$sum: "$count"},
count_avg: {$avg: "$count"},
rows: {$sum: 1}
}},
// 拆分 group_unique 如果开启这个选项, 会导致 _id 重复而无法写入 out 指定的 collection, 除非再 $group 一次
// {$unwind: "$group_unique"},
// 只保留这两个字段
{$project: {group_unique: 1, rows: 1}},
// 结果按照 _id 排序
{$sort: {"_id": 1}},
// 只保留 50 条结果
// {$limit: 50},
// 结果另存
{$out: "data_agg_out"},
], {
explain: true,
allowDiskUse: true,
cursor: {batchSize: 0}
})
db.data_agg_out.find()
db.data_agg_out.aggregate([
{$group: {
_id: null,
rows: {$sum: '$rows'}
}}
])
db.data_agg_out.drop()
$match 聚合前数据筛选
$skip 跳过聚合前数据集的 n 行, 如果 {$skip: 10}, 最后 rows = 5000000 - 10
$project 之选择需要的字段, 除了 _id 之外其他的字段的值只能为 1
$redact 看了文档不明其实际使用场景, 这里只是简单筛选聚合前的数据
$group 指定各字段的累加方法
$unwind 拆分 array 字段的值, 这样会导致 _id 重复
$project 可重复使用多次 最后用来过滤想要存储的字段
$out 如果 $group/$project/$redact 的 _id 没有重复就不会报错
以上方法中 $project/$redact/$group/$unwind 可以使用多次
二、group
group 比 aggregate 好的一个地方是 map/reduce 都支持用 function 定义, 下面是支持的选项
ns 如果用 db.runCommand({group: {}}) 方式调用, 需要 ns 指定 collection cond 聚合前筛选 key 聚合的 key initial 初始化 累加 结果 $reduce 接受 (curr, result) 参数, 将 curr 累加到 result keyf 代替 key 用函数生成聚合用的主键 finalize 结果处理 需要保证输出结果小于 16MB 因为 group 没有提供转存选项
db.data.group({
cond: {'group': 'A'},
// key: {'group': 1, 'category': 1},
keyf: function(doc) {
var dt = new Date(doc.created);
// or
// var dt = doc.datetime;
return {
year: doc.datetime.getFullYear(),
month: doc.datetime.getMonth() + 1,
day: doc.datetime.getDate()
}
},
initial: {count: 0, category: []},
$reduce: function(curr, result) {
result.count += curr.count;
if (result.category.indexOf(curr.category) == -1) {
result.category.push(curr.category);
}
},
finalize: function(result) {
result.category = result.category.join();
}
})
如果要求聚合大量数据, 就需要用到 mapReduce
三、mapReduce
query 聚合前筛选 sort 对聚合前的数据排序 用来优化 reduce limit 限制进入 map 的数据 map(function) emit(key, value) 在函数中指定聚合的 K/V reduce(function) 参数 (key, values) key 在 map 中定义了, values 是在这个 K 下的所有 V 数组 finalize 处理最后结果 out 结果转存 可以选择另外一个 db scope 设置全局变量 jdMode(false) 是否(默认是)把 map/reduce 中间结果转为 BSON 格式, BSON 格式可以利用磁盘空间, 这样就可以处理大规模的数据集 verbose(true) 详细信息 如果设 jsMode 为 true 不进行 BSON 转换, 可以优化 reduce 的执行速度, 但是由于内存限制最大在 emit 数量小于 500,000 时使用
写 mapReduce 时需要注意
emit 返回的 value 必须和 reduce 返回的 value 结构一致 reduce 函数必须幂等 详见 Troubleshoot the Reduce Function
db.data.mapReduce(function() {
var d = this.datetime;
var key = {
year: d.getFullYear(),
month: d.getMonth() + 1,
day: d.getDate(),
};
var value = {
count: this.count,
rows: 1,
groups: [this.group],
}
emit(key, value);
}, function(key, vals) {
var reducedVal = {
count: 0,
groups: [],
rows: 0,
};
for(var i = 0; i < vals.length; i++) {
var v = vals[i];
reducedVal.count += v.count;
reducedVal.rows += v.rows;
for(var j = 0; j < v.groups.length; j ++) {
if (reducedVal.groups.indexOf(v.groups[j]) == -1) {
reducedVal.groups.push(v.groups[j]);
}
}
}
return reducedVal;
}, {
query: {},
sort: {datetime: 1}, // 需要索引 否则结果返回空
limit: 50000,
finalize: function(key, reducedVal) {
reducedVal.avg = reducedVal.count / reducedVal.rows;
return reducedVal;
},
out: {
inline: 1,
// replace: "",
// merge: "",
// reduce: "",
},
scope: {},
jsMode: true
})
测试数据：
> db.newtest.find()
{ "_id" : ObjectId("5a2544352ba57ccba824d7bf"), "group" : "E", "created" : 1402764223, "count" : 63, "datetime" : 1512391126, "title" : "aa", "category" : "C8" }
{ "_id" : ObjectId("5a2544512ba57ccba824d7c0"), "group" : "I", "created" : 1413086660, "count" : 93, "datetime" : 1512391261, "title" : "bb", "category" : "C10" }
{ "_id" : ObjectId("5a2544562ba57ccba824d7c1"), "group" : "H", "created" : 1440750343, "count" : 41, "datetime" : 1512391111, "title" : "cc", "category" : "C1" }
{ "_id" : ObjectId("5a2544562ba57ccba824d7c2"), "group" : "S", "created" : 1437710373, "count" : 14, "datetime" : 1512392136, "title" : "dd", "category" : "C10" }
{ "_id" : ObjectId("5a2544562ba57ccba824d7c3"), "group" : "Z", "created" : 1428307315, "count" : 78, "datetime" : 1512391166, "title" : "ee", "category" : "C5" }
{ "_id" : ObjectId("5a2544562ba57ccba824d7c4"), "group" : "R", "created" : 1402809274, "count" : 74, "datetime" : 1512391162, "title" : "ff", "category" : "C9" }
{ "_id" : ObjectId("5a2544562ba57ccba824d7c5"), "group" : "Y", "created" : 1400571321, "count" : 66, "datetime" : 1512139164, "title" : "gg", "category" : "C2" }
{ "_id" : ObjectId("5a2544562ba57ccba824d7c6"), "group" : "L", "created" : 1416562128, "count" : 5, "datetime" : 1512393165, "title" : "hh", "category" : "C1" }
{ "_id" : ObjectId("5a2544562ba57ccba824d7c7"), "group" : "E", "created" : 1414057884, "count" : 12, "datetime" : 1512391165, "title" : "ii", "category" : "C3" }
{ "_id" : ObjectId("5a2544572ba57ccba824d7c8"), "group" : "L", "created" : 1418879346, "count" : 67, "datetime" : 1512391167, "title" : "gg", "category" : "C3" }
四、总结
method allowDiskUse out function aggregate true pipeline/collection false group false pipeline true mapReduce jsMode pipeline/collection true
- aggregate 基于累加操作的的聚合 可以重复利用 $project/$group 一层一层聚合数据, 可以用于大量数据(单输出结果小于 16MB) 不可用于分片数据
- mapReduce 可以处理超大数据集 需要严格遵守 mapReduce 中的结构一致/幂等 写法, 可增量输出/合并, 见 out options
- group RDB 中的 group by 简单需求可用(只有 inline 输出) 会产生 read lock
使用 python 操作 mongo
https://api.mongodb.com/python/current/examples/aggregation.html
https://www.runoob.com/python/python-lists.html