MongoDB Aggregation Pipeline

前言

Aggregation 聚合 主要用於統計篩選資料，以 pipeline 的型式分成多個 stage，後面的 stage 會拿前面的產出結果當成輸入資料，每個 stage 做一次資料的聚合。

可以將每個步驟看成一個個 stage，而整個流程就是一個 Aggregation pipeline

基礎表達式

簡單介紹 Aggregation 一些常見的表達式：

首先，備好我們要測試的資料：

$project

• 將要取得的欄位賦予 1

db.user.aggregate({"$project": { "userName" : 1, "age" : 1 }}).pretty()

• 將不要的欄位賦予 0

db.user.aggregate({"$project": { "age" : 0 }}).pretty()

※ 不可混用 0 或 1

• 產生自定義欄位

db.user.aggregate({ "$project": { "userDescription" : { "$concat" : [ "$userName", "-", "$gender" ]}}}).pretty()

$match

篩選資料

db.user.aggregate({"$match": { "age" : { "$lt" : 30} }}).pretty()

$limit

限制資料回傳的筆數

db.user.aggregate({"$limit": 3 }).pretty()

$skip

略過 5 筆資料

db.user.aggregate({"$skip": 5 }).pretty()

$group

使用時必須要定義 _id

db.user.aggregate({ "$group" : { "_id" : "$gender" }})

通常搭配 $sum & $avg 等聚合表達式來做使用

db.user.aggregate({ "$group" : { "_id" : "$gender", "totalAge" : { "$sum" : "$age" }, "avgAge" : { "$avg" : "$age"} }})

Aggregation Pipeline

使用方式：

db.collection.aggregate( [ { <stage1> },　{ <stage2> }, { <stage3> }, ... ] )

假設情境為：

1. 篩選 25 歲以上的使用者(stage1)
2. 將使用者依年齡遞減排序(stage2)
3. 取得排序前5位使用者(stage3)
4. 算出平均年齡(stage4)

db.user.aggregate([ { "$match" : { "age" : { "$gt" : 25 } } }, { "$sort" : { "age" : -1 } }, { "$limit" : 5 }, { "$group" : { "_id" : null, "top5_avgAge" : { "$avg" : "$age" } } } ])

顏色用以區分各個 stage，對比上面的步驟，就可以清楚知道每個 stage 的作用。

補充 $facet

用來一次執行多個 aggregation pipeline

使用方式：

db.collection.aggregate({ $facet:
   {
      <aggregation_pipeline_1>: [ <stage1>, <stage2>, ... ],
      <aggregation_pipeline_2>: [ <stage1>, <stage2>, ... ],
      ...
   }
})

假設情境為：

1. 第一個 aggregation pipeline 為取年齡小於 30 的使用者
2. 第二個 aggregation pipeline 為取出所有使用者的暱稱

db.user.aggregate({ "$facet" : { aggregation1 : [ { "$match" : { "age"　:{ "$lt" : 30 } } } ] , aggregation2: [{ "$project" : { "userName" : 1 } } ] }})

參考

Aggregation Pipeline — MongoDB Manual

MongoDB 聚合 - 菜鸟教程

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