MongoDB 中聚合统计计算–$SUM表达式

    我们一般通过表达式$sum来计算总和。因为MongoDB的文档有数组字段,所以可以简单的将计算总和分成两种:

    1,统计符合条件的所有文档的某个字段的总和;

    2,统计每个文档的数组字段里面的各个数据值的和。这两种情况都可以通过$sum表达式来完成。

    以上两种情况的聚合统计,分别对应与聚合框架中的 $group 操作步骤和 $project 操作步骤。

    1.$group

    直接看例子吧。

    Case 1

    测试集合mycol中的数据如下:

    
    {
     title: 'MongoDB Overview', 
     description: 'MongoDB is no sql database',
     by_user: 'runoob.com',
     url: 'http://www.runoob.com',
     tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
     likes: 100
    },
    {
     title: 'NoSQL Overview', 
     description: 'No sql database is very fast',
     by_user: 'runoob.com',
     url: 'http://www.runoob.com',
     tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
     likes: 10
    },
    {
     title: 'Neo4j Overview', 
     description: 'Neo4j is no sql database',
     by_user: 'Neo4j',
     url: 'http://www.neo4j.com',
     tags: ['neo4j', 'database', 'NoSQL'],
     likes: 750
    }

    现在我们通过以上集合计算每个作者所写的文章数,使用aggregate()计算

    
    db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : 1}}}])

    查询结果如下:

    
    /* 1 */
    {
     "_id" : "Neo4j",
     "num_tutorial" : 1
    },
    
    /* 2 */
    {
     "_id" : "runoob.com",
     "num_tutorial" : 2
    }

    Case 2

    统计每个作者被like的总和,计算表达式:

    
    db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : "$likes"}}}])

    查询结果如下;

    
    /* 1 */
    {
     "_id" : "Neo4j",
     "num_tutorial" : 750
    },
    
    /* 2 */
    {
     "_id" : "runoob.com",
     "num_tutorial" : 110
    }

    Case 3

    上面例子有些简单,我们再丰富一下,测试集合sales的数据如下:

    
    { "_id" : 1, "item" : "abc", "price" : 10, "quantity" : 2, "date" : ISODate("2014-01-01T08:00:00Z") }
    { "_id" : 2, "item" : "jkl", "price" : 20, "quantity" : 1, "date" : ISODate("2014-02-03T09:00:00Z") }
    { "_id" : 3, "item" : "xyz", "price" : 5, "quantity" : 5, "date" : ISODate("2014-02-03T09:05:00Z") }
    { "_id" : 4, "item" : "abc", "price" : 10, "quantity" : 10, "date" : ISODate("2014-02-15T08:00:00Z") }
    { "_id" : 5, "item" : "xyz", "price" : 5, "quantity" : 10, "date" : ISODate("2014-02-15T09:05:00Z") }

    需要完成的目标是,基于日期分组,统计每天的销售额,聚合公式为:

    
    db.sales.aggregate(
     [
      {
      $group:
       {
       _id: { day: { $dayOfYear: "$date"}, year: { $year: "$date" } },
       totalAmount: { $sum: { $multiply: [ "$price", "$quantity" ] } },
       count: { $sum: 1 }
       }
      }
     ]
    )

    查询结果是:

    
    { "_id" : { "day" : 46, "year" : 2014 }, "totalAmount" : 150, "count" : 2 }
    { "_id" : { "day" : 34, "year" : 2014 }, "totalAmount" : 45, "count" : 2 }
    { "_id" : { "day" : 1, "year" : 2014 }, "totalAmount" : 20, "count" : 1 }

2.$project阶段

Case 4

假设存在一个 students 集合,其数据结构如下:


{ "_id": 1, "quizzes": [ 10, 6, 7 ], "labs": [ 5, 8 ], "final": 80, "midterm": 75 }
{ "_id": 2, "quizzes": [ 9, 10 ], "labs": [ 8, 8 ], "final": 95, "midterm": 80 }
{ "_id": 3, "quizzes": [ 4, 5, 5 ], "labs": [ 6, 5 ], "final": 78, "midterm": 70 }

现在的需求是统计每个学生的 平常的测验分数总和、实验分数总和、期末其中分数总和。


db.students.aggregate([
 {
  $project: {
  quizTotal: { $sum: "$quizzes"},
  labTotal: { $sum: "$labs" },
  examTotal: { $sum: [ "$final", "$midterm" ] }
  }
 }
])

其查询输出结果如下:


{ "_id" : 1, "quizTotal" : 23, "labTotal" : 13, "examTotal" : 155 }
{ "_id" : 2, "quizTotal" : 19, "labTotal" : 16, "examTotal" : 175 }
{ "_id" : 3, "quizTotal" : 14, "labTotal" : 11, "examTotal" : 148 }

参考文献:

https://www.runoob.com/mongodb/mongodb-aggregate.html

https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/aggregation/sum/index.html

总结

以上所述是小编给大家介绍的MongoDB 中聚合统计计算--$SUM表达式,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对lingkb网站的支持!
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