MongoDB集合怎样进行数据统计-乐工具技术知识

在MongoDB中，可以使用聚合管道（aggregation pipeline）对集合中的数据进行数据统计。聚合管道是一系列的阶段（stages），每个阶段都会对数据进行某种操作。以下是一些常用的聚合管道阶段，用于数据统计：

$match：过滤数据，只保留满足指定条件的文档。
$group：根据指定的键值对文档进行分组，并对每个分组执行聚合操作，如求和、计数、平均值等。
$sort：对数据进行排序。
$project：选择或排除文档中的字段，以及对字段进行计算和转换。
$limit：限制输出文档的数量。
$skip：跳过指定数量的文档。
$unwind：将数组字段拆分为多个文档。
$lookup：在另一个集合中查找文档，并将它们与当前文档合并。

以下是一个使用聚合管道进行数据统计的示例：

假设我们有一个名为orders的集合，其中包含以下文档：

[
  { "_id": 1, "customer_id": 1, "amount": 100 },
  { "_id": 2, "customer_id": 1, "amount": 200 },
  { "_id": 3, "customer_id": 2, "amount": 300 },
  { "_id": 4, "customer_id": 2, "amount": 400 },
  { "_id": 5, "customer_id": 3, "amount": 500 }
]

我们想要统计每个客户的订单总金额和订单数量。可以使用以下聚合查询：

db.orders.aggregate([
  {
    $group: {
      _id: "$customer_id",
      totalAmount: { $sum: "$amount" },
      orderCount: { $sum: 1 }
    }
  },
  {
    $sort: { totalAmount: -1 }
  }
])

这个查询的输出将是：

[
  { "_id": 3, "totalAmount": 500, "orderCount": 1 },
  { "_id": 2, "totalAmount": 700, "orderCount": 2 },
  { "_id": 1, "totalAmount": 300, "orderCount": 2 }
]

这个示例中，我们首先使用$group阶段按customer_id对文档进行分组，并计算每个分组的totalAmount（订单总金额）和orderCount（订单数量）。然后，我们使用$sort阶段按totalAmount对结果进行降序排序。