mongodb 条件查询 分组统计

好的，MongoDB的条件查询和分组统计可以通过聚合管道实现。以下是一个示例聚合管道，其中包含了条件查询和分组统计操作：

db.collection.aggregate([
   { $match: { <条件查询表达式> } },
   { $group: { _id: <分组表达式>, <统计表达式> } }
])

其中，`$match` 表达式用于筛选符合条件的文档，可以使用各种查询操作符进行条件查询。例如，如果要查询 `field1` 字段等于 `value1` 的文档，可以使用以下表达式进行查询：

{ $match: { field1: "value1" } }

`$group` 表达式用于分组统计操作，其中 `_id` 表达式用于指定分组的字段，可以是任意字段或字段组合。统计表达式可以是各种聚合操作符，例如 `$sum`、`$avg`、`$max`、`$min` 等。例如，如果要按 `field1` 分组，并统计每组中 `field2` 的平均值，可以使用以下表达式进行查询：

{ $group: { _id: "$field1", avgField2: { $avg: "$field2" } } }

请根据实际需要修改表达式中的字段名和查询条件。

相关问题

mongodb之聚合函数查询统计

MongoDB的聚合框架提供了一组强大的函数，用于对文档集合进行复杂的数据处理、分析和汇总。聚合函数主要用于数据的分组、过滤、计算等操作，以便生成报告、统计信息或创建新的文档结构。

一些常见的聚合函数包括：

1. **$match**：类似于SQL的WHERE子句，用于筛选文档，只保留满足特定条件的文档进入下一步处理。

2. **$group**：将文档按照指定键进行分组，并对每个组应用聚合操作，如求和、平均值、计数等。

3. **$sum**：计算一组数值的总和。
4. **$avg**：计算一组数值的平均值。
5. **$count**：计算文档的数量（或满足特定条件的文档数）。
6. **$max** 和 **$min**：分别返回数组中的最大值和最小值。
7. **$project**：修改文档的内容，选择显示字段或添加新字段。
8. **$sort**：对结果集进行排序。

例如，如果你想找出某个产品类别中最畅销的产品，你可以这样做：

db.products.aggregate([
   { $match: { category: "Electronics" } },
   { $group: { _id: "$product", totalSales: { $sum: "$sales" } } },
   { $sort: { totalSales: -1 } }
])

MongoDB 之聚合函数查询统计

MongoDB 聚合函数是一种强大的工具，用于对文档集合进行复杂的数据处理和分析。它允许你在数据库层面对数据进行实时转换、过滤、分组、计算等操作，而无需将所有数据加载到内存中。常见的聚合管道操作包括：

1. **$match**：筛选出满足条件的文档。
2. **$group**：按某个字段进行分组，并可以对每个组进行计数、求和、平均值等计算。
3. **$sum**：对数值字段求和。
4. **$avg**：对数值字段取平均值。
5. **$count**：计算文档数量或特定值的数量。
6. **$project**：选择或改变输出文档的结构。
7. **$sort**：对结果集排序。

例如，如果你想统计一个集合中每个作者发布的文章数量，你可以这样做：

db.articles.aggregate([
   { $match: { author: "张三" } },
   { $group: { _id: "$author", articleCount: { $sum: 1 } } }
])

这会返回一个结果数组，其中每个元素包含一个作者名称和他们文章的总数。