MongoDB Aggregation发挥大作用：求和运算sum-猿码集

1. MongoDB Aggregation概述

MongoDB是当今最受欢迎的文档型NoSQL数据库之一，提供了聚合框架(Aggregation Framework)，它允许我们使用一种流水线的方式来处理数据。聚合管道主要由$match、$group、$sort和$project阶段组成，每个阶段将处理结果作为输入，并可以对输入进行转换和操作，最终输出聚合结果。

下面我们将重点介绍MongoDB Aggregation中的求和运算sum。

2. MongoDB Aggregation中的求和运算

在聚合管道中，我们可以使用$sum操作符来计算指定字段的总和。

2.1 $sum操作符的语法：


{
  $sum: <expression>
}

其中<expression>可以是字段名，也可以是一个计算表达式。

2.2 示例

下面我们以一个实际的数据集为例，对其中的销售记录进行聚合操作，计算出每个顾客的总销售额。

2.2.1 原始数据


{
    "_id" : ObjectId("5f86994b2c4f13c298f41f43"),
    "customer_id" : "A0101",
    "product" : "Product B",
    "sales_amount" : 200
}
{
    "_id" : ObjectId("5f86994b2c4f13c298f41f44"),
    "customer_id" : "A0102",
    "product" : "Product C",
    "sales_amount" : 300
}
{
    "_id" : ObjectId("5f86994b2c4f13c298f41f45"),
    "customer_id" : "A0101",
    "product" : "Product A",
    "sales_amount" : 100
}
{
    "_id" : ObjectId("5f86994b2c4f13c298f41f46"),
    "customer_id" : "A0103",
    "product" : "Product B",
    "sales_amount" : 150
}
{
    "_id" : ObjectId("5f86994b2c4f13c298f41f47"),
    "customer_id" : "A0102",
    "product" : "Product A",
    "sales_amount" : 150
}
{
    "_id" : ObjectId("5f86994b2c4f13c298f41f48"),
    "customer_id" : "A0101",
    "product" : "Product C",
    "sales_amount" : 250
}

2.2.2 计算每个顾客的总销售额

使用MongoDB Aggregation中的$group和$sum操作符，我们可以轻松地计算出每个顾客的总销售额。


db.sales.aggregate([
  {
    $group: {
      _id: "$customer_id",
      total_sales: {
        $sum: "$sales_amount"
      }
    }
  }
])

以上聚合操作将返回如下结果：


{ "_id" : "A0102", "total_sales" : 450 }
{ "_id" : "A0103", "total_sales" : 150 }
{ "_id" : "A0101", "total_sales" : 550 }

2.3 综合示例

下面我们通过一个完整的示例来演示MongoDB Aggregation中的求和运算。

2.3.1 数据集描述

我们使用以下样例数据集进行演示：


{
    "_id" : ObjectId("5f86994b2c4f13c298f41f43"),
    "customer_id" : "A0101",
    "order_date" : ISODate("2020-10-01T00:00:00Z"),
    "product" : "Product B",
    "sales_amount" : 200
}
{
    "_id" : ObjectId("5f86994b2c4f13c298f41f44"),
    "customer_id" : "A0102",
    "order_date" : ISODate("2020-10-02T00:00:00Z"),
    "product" : "Product C",
    "sales_amount" : 300
}
{
    "_id" : ObjectId("5f86994b2c4f13c298f41f45"),
    "customer_id" : "A0101",
    "order_date" : ISODate("2020-10-02T00:00:00Z"),
    "product" : "Product A",
    "sales_amount" : 100
}
{
    "_id" : ObjectId("5f86994b2c4f13c298f41f46"),
    "customer_id" : "A0103",
    "order_date" : ISODate("2020-10-03T00:00:00Z"),
    "product" : "Product B",
    "sales_amount" : 150
}
{
    "_id" : ObjectId("5f86994b2c4f13c298f41f47"),
    "customer_id" : "A0102",
    "order_date" : ISODate("2020-10-04T00:00:00Z"),
    "product" : "Product A",
    "sales_amount" : 150
}
{
    "_id" : ObjectId("5f86994b2c4f13c298f41f48"),
    "customer_id" : "A0101",
    "order_date" : ISODate("2020-10-05T00:00:00Z"),
    "product" : "Product C",
    "sales_amount" : 250
}

2.3.2 求和运算演示

我们来演示如何使用MongoDB Aggregation进行求和运算，我们将会计算出指定日期范围内每个顾客的总销售额。


db.sales.aggregate([
  {
    $match: {
      order_date: {
        $gte: ISODate("2020-10-01"),
        $lte: ISODate("2020-10-05")
      }
    }
  },
  {
    $group: {
      _id: "$customer_id",
      total_sales: { $sum: "$sales_amount" }
    }
  }
])

以上聚合操作将返回如下结果：


{ "_id" : "A0102", "total_sales" : 450 }
{ "_id" : "A0103", "total_sales" : 150 }
{ "_id" : "A0101", "total_sales" : 550 }

3. 总结

本文介绍了MongoDB Aggregation中的求和运算sum，包括$sum操作符的语法和使用方法，并且使用实际示例演示了如何使用MongoDB Aggregation进行求和运算。

MongoDB Aggregation提供了强大的流水线方式来处理数据，而求和运算sum是其中非常基础和常用的一种操作，在实际应用中也经常被使用。熟练掌握MongoDB Aggregation的求和运算sum将有助于我们更快更高效地处理数据。

MongoDB Aggregation发挥大作用：求和运算sum