MongoDB复杂分组聚合查询2

本文涉及的产品
云数据库 Tair(兼容Redis),内存型 2GB
Redis 开源版,标准版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
云数据库 MongoDB,独享型 2核8GB
推荐场景:
构建全方位客户视图
简介: MongoDB复杂分组聚合查询2

3 使用示例

下面举了一些常用的mongo聚合例子和mysql对比,假设有一条如下的数据库记录(表名:zips)作为例子:

3.1 统计所有数据

SQL的语法格式如下

select count(1) from zips;

mongoDB的语法格式

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

3.2 对所有城市人数求合

SQL的语法格式如下

select sum(pop) AS tota from zips;

mongoDB的语法格式

db.zips.aggregate([
    {
        "$group": {
            "_id": null,
            "total": {
                "$sum": "$pop"
            }
        }
    }
])

3.3 对城市缩写相同的城市人数求合

SQL的语法格式如下

select state,sum(pop) AS tota from zips group by state;

mongoDB的语法格式

db.zips.aggregate([
    {
        "$group": {
            "_id": "$state",
            "total": {
                "$sum": "$pop"
            }
        }
    }
])

3.4 state重复的城市个数

SQL的语法格式如下

select state,count(1) AS total from zips group by state;

mongoDB的语法格式

db.zips.aggregate([
    {
        "$group": {
            "_id": "$state",
            "total": {
                "$sum": 1
            }
        }
    }
])

3.5 state重复个数大于100的城市

SQL的语法格式如下

select state,count(1) AS total from zips group by state having count(1)>100;

mongoDB的语法格式

db.zips.aggregate([
    {
        "$group": {
            "_id": "$state",
            "total": {
                "$sum": 1
            }
        }
    },
    {
        "$match": {
            "total": {
                "$gt": 100
            }
        }
    }
])


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