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MongoDB 增删改查（三）

聚合查询

mongodb自带了一个聚合功能，使用聚合功能，可以直接让mongodb来处理数据。聚合功能可以把数据像放入传送带上一样，先把原始的数据哪找一定的规范进行筛选处理。然后通过多个不用的数据处理阶段来处理数据，最终输出一个汇总的结果。

1、聚合的基本写法局和操作的命令式aggregate

db.demo.aggregate([{"$match":{"gender":"男"}}])

在这里插入图片描述 2、筛选与修改字段

$match用来筛选记录。$project 用了过滤字段

例如：选择一个性别为男的记录，只返回name和gender

 db.demo.aggregate([{"$match":{"gender":"男"}},{"$project":{"_id":0,'gender':1,"name":1}}])

在这里插入图片描述是不是看着和find查询出来的一样。。其实最开始我也这么觉得，但是后面才会体现出聚合查询的作用

3、添加新字段在$project中添加一个不存在的字段

db.demo.aggregate([{"$match":{"gender":"男"}},{"$project":{"_id":0,"hello":"$age",'gender':1,"name":1}}])

在这里插入图片描述用了$age就把age的值付给了hellow新字段。这不是find的动能了吧？

4、分组操作 $group为分组操作。分组情况下会自动去重

db.demo.aggregate([{"$group":{"_id":"$city"}}])

在这里插入图片描述 5、分组并计算

db.demo.aggregate([{"$group":{"_id":"$age","max_age":{"$max":"$age"},"min_age":{"$min":"$age"},"sum_age":{"$sum":"$age"},"avg_age":{"$avg":"$age"}}}])

在这里插入图片描述这里根据年龄进行分组。然后计算出最高年龄、最低年龄、总年龄和平均年龄。 6、最新数据和最老数据

db.demo.aggregate([{"$group":{"_id":"$name",'date':{"$last":"name"}}}])
db.demo.aggregate([{"$group":{"_id":"$name",'date':{"$firstt":"name"}}}])

在这里插入图片描述这里因为我没有加日期字段。所以读者自行测试吧- - 。这里是分组后获得最新数据和最老数据

7、联集合查询类似mysql的join操作，根据主键进行两张表的关联现在我们有两张表demo和demo2 在这里插入图片描述 demo表中有user_id demo2表中有user_id和msg

db.demo.aggregate([{"$lookup":{"from":"demo2","localField":"user_id","foreignField":"user_id","as":"user_info"}}])

from 被查集合名 localField 主集合的字段 foreignField 被查集合的字段 as 保存查询结果的字段名在这里插入图片描述我们可以看到。user_info下为demo2集合的数据。其中有user_id和msg