听说项目里面Aggregation用的多，那就专门针对这个多多练习一下。
基本的操作包括：
•$project - 可以从子文档中提取字段，可以重命名字段
•$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。效率比较低，依然会遍历前n个文档。
•$unwind - 可以将一个包含数组的文档切分成多个, 比如你的文档有 中有个数组字段 A, A中有10个元素, 那么经过 $unwind处理后会产生10个文档，这些文档只有 字段 A不同
•$group - 统计操作， 还提供了一系列子命令
–$avg, $sum …
•$sort - 排序
实验一、学生数据统计
1、生成学生数据：
#!/usr/bin/env python
# coding=utf-8
from pymongo import MongoClient
from random import randint
name1 = ["yang ", "li ", "zhou "]
name2 = [
"chao",
"hao",
"gao",
"qi gao",
"hao hao",
"gao gao",
"chao hao",
"ji gao",
"ji hao",
"li gao",
"li hao",
]
provinces = [
"guang dong",
"guang xi",
"shan dong",
"shan xi",
"he nan"
]
client = MongoClient('localhost', 27017)
db = client.student
sm = db.smessage
sm.remove()
for i in range(1, 100):
name = name1[randint(0, 2)] + name2[randint(0, 10)]
province = provinces[randint(0, 4)]
new_student = {
"name": name,
"age": randint(1, 30),
"province": province,
"subject": [
{"name": "chinese", "score": randint(0, 100)},
{"name": "math", "score": randint(0, 100)},
{"name": "english", "score": randint(0, 100)},
{"name": "chemic", "score": randint(0, 100)},
]}
print new_student
sm.insert_one(new_student)
print sm.count()
好了，现在数据库里面有100条学生数据了。
现在我要得到广东学生的平均年龄，在mongo控制台输入：
db.smessage.aggregate(
{$match: {province: "guang dong"}},
{$group: { _id: "$province", age:{$avg:"$age"}}}
)
{ "_id" : "guang dong", "age" : 16.05263157894737 }
如果想到得到所有省份的平均年龄，那就更加简单了：
db.smessage.aggregate(
{$match: {province: "guang dong"}}
)
{ "_id" : "guang xi", "age" : 15.19047619047619 }
{ "_id" : "guang dong", "age" : 16.05263157894737 }
{ "_id" : "shan dong", "age" : 17.44 }
{ "_id" : "he nan", "age" : 20 }
{ "_id" : "shan xi", "age" : 16.41176470588235 }
如果想得到广东省所有科目的平均成绩：
db.smessage.aggregate(
{$match: {province: "guang dong"}},
{$unwind: "$subject"},
{$group: { _id: {province:"$province",sujname:"$subject.name"}, per:{$avg:"$subject.score"}}}
)
加上排序：
db.smessage.aggregate(
{$match: {province: "guang dong"}},
{$unwind: "$subject"},
{$group: { _id: {province:"$province",sujname:"$subject.name"}, per:{$avg:"$subject.score"}}},
{$sort:{per:1}}
)
实验二、寻找发帖水王
有一个保存着杂志文章的集合，你可能希望找出发表文章最多的那个作者。假设每篇文章被保存为MongoDB中的一个文档。
1、插入数据
#!/usr/bin/env python
# coding=utf-8
from pymongo import MongoClient
from random import randint
name = [
'yangx',
'yxxx',
'laok',
'kkk',
'ji',
'gaoxiao',
'laoj',
'meimei',
'jj',
'manwang',
]
title = [
'123',
'321',
'12',
'21',
'aaa',
'bbb',
'ccc',
'sss',
'aaaa',
'cccc',
]
client = MongoClient('localhost', 30999)
db = client.test
bbs = db.bbs
bbs.remove()
for i in range(1, 10000):
na = name[randint(0, 9)]
ti = title[randint(0, 9)]
newcard = {
'author': na,
'title': ti,
}
bbs.insert_one(newcard)
print bbs.count()
现在我们拥有了10000条文章数据了。
2、用$project将author字段投射出来
{"$project": {"author":1}}
这个语法与查询中的字段选择器比较像：可以通过指定"fieldname" : 1选择需要投射的字段，或者通过指定"fieldname":0排除不需要的字段。
执行完这个"$project"操作之后，结果集中的每个文档都会以{"_id" : id, "author" : "authorName"}这样的形式表示。这些结果只会在内存中存在，不会被写入磁盘。
3、用group将作者名称分组
{"group":{"_id":"$author","count":{"$sum":1}}}
这样就会将作者按照名字排序，某个作者的名字每出现一次，就会对这个作者的"count"加1。
这里首先指定了需要进行分组的字段"author"。这是由"_id" : "$author"指定的。可以将这个操作想象为：这个操作执行完后，每个作者只对应一个结果文档，所以"author"就成了文档的唯一标识符（"_id"）。
第二个字段的意思是为分组内每个文档的"count"字段加1。注意，新加入的文档中并不会有"count"字段；这"$group"创建的一个新字段。
执行完这一步之后，结果集中的每个文档会是这样的结构：{"_id" : "authorName", "count" : articleCount}。
4、用sort排序
{"$sort" : {"count" : -1}}
这个操作会对结果集中的文档根据"count"字段进行降序排列。
5、限制结果为前5个文档
{"$limit" : 5}
这个操作将最终的返回结果限制为当前结果中的前5个文档。
在MongoDB中实际运行时，要将这些操作分别传给aggregate()函数：
> db.articles.aggregate({"$project" : {"author" : 1}},
... {"$group" : {"_id" : "$author", "count" : {"$sum" : 1}}},
... {"$sort" : {"count" : -1}},
... {"$limit" : 5}
... )
aggregate()会返回一个文档数组，其中的内容是发表文章最多的5个作者。
{ "_id" : "yangx", "count" : 1028 }
{ "_id" : "laok", "count" : 1027 }
{ "_id" : "kkk", "count" : 1012 }
{ "_id" : "yxxx", "count" : 1010 }
{ "_id" : "ji", "count" : 1007 }
