MongoDB被定义为最接近于关系数据库的NOSQL数据库，是有原因的，因为MongoDB还可以进行大量的Aggregation统计，比如
- $project - 可以从子文档中提取字段，可以重命名字段。
- $match - 可以实现查找的功能。
- $limit - 接受一个数字n，返回结果集中的前n个文档。
- $skip - 接受一个数字n，丢弃结果集中的前n个文档。
- $group - 统计操作， 还提供了一系列子命令。
- $avg, $sum 等等函数…。
- $sort - 排序。
这一块的语法和Mysql非常相似，比如统计下每个用户发过多少篇文章，mysql的统计sql如下：
select author, count(*) as count from article_info as article group by author having count > 0
原生MongoDB脚本如下：
db.article_info.aggregate([
{
"$group": {
"_id": "$author",
"count": {
"$sum": 1
},
"name": {
"$first": "$author"
}
}
},
{
"$project": {
"name": 1,
"count": 1,
"_id": 0
}
},
{
"$match": {
"count": {
"$gt": 0
}
}
}
]);
麻烦一些!
$group:根据author分组，然后统计次数，用$sum函数，显示第一个名称
$project:定义要显示的key,1为显示，0为不显示
$match:过滤掉没发过文章的用户，次数大于0
spring-data-mongodb实现分组统计
定义统计结果ArticleResult.java
public class ArticleResult {
private String name;
private Integer count;
// get set 省略
}
测试方法
@Test
public void testAggregation() {
Aggregation agg = newAggregation(
group("author").count().as("count").first("author").as("name"),
project("name", "count"),
sort(Sort.Direction.DESC, "count"),
match(Criteria.where("count").gt(0))
);
AggregationResults<ArticleResult> results = mongoTemplate.aggregate(agg, "article_info", ArticleResult.class);
List<ArticleResult> tagCount = results.getMappedResults();
for (ArticleResult studentResult : tagCount) {
System.out.println(studentResult.getName() + "\t" + studentResult.getCount());
}
}
这里面采用了newAggregation这个对象，定义了按照group方法，project映射名称
sort排序字段，match结果匹配字段
总的来讲还是比较简单的。
