准备数据

from pymongo import MongoClient
import datetimeclient=MongoClient('mongodb://localhost:27017')
table=client['db1']['emp']l=[
('张飞','male',18,'20170301','',7300.33,401,1), #以下是教学部
('张云','male',78,'20150302','teacher',1000000.31,401,1),
('刘备','male',81,'20130305','teacher',8300,401,1),
('关羽','male',73,'20140701','teacher',3500,401,1),
('曹操','male',28,'20121101','teacher',2100,401,1),
('诸葛亮','female',18,'20110211','teacher',9000,401,1),
('周瑜','male',18,'19000301','teacher',30000,401,1),
('司马懿','male',48,'20101111','teacher',10000,401,1),('袁绍','female',48,'20150311','sale',3000.13,402,2),#以下是销售部门
('张全蛋','female',38,'20101101','sale',2000.35,402,2),
('鹌鹑蛋','female',18,'20110312','sale',1000.37,402,2),
('王尼玛','female',18,'20160513','sale',3000.29,402,2),
('我尼玛','female',28,'20170127','sale',4000.33,402,2),('杨过','male',28,'20160311','operation',10000.13,403,3), #以下是运营部门
('小龙女','male',18,'19970312','operation',20000,403,3),
('郭靖','female',18,'20130311','operation',19000,403,3),
('黄蓉','male',18,'20150411','operation',18000,403,3),
('梅超风','female',18,'20140512','operation',17000,403,3)
]for n,item in enumerate(l):d={"_id":n,'name':item[0],'sex':item[1],'age':item[2],'hire_date':datetime.datetime.strptime(item[3],'%Y%m%d'),'post':item[4],'salary':item[5]}table.save(d)# 准备数据

分组的概念与mysql相同,以某个字段作为依据进行归类,其目的是为了统计

$match

#match 用于对数据进行筛选
{"$match":{"字段":"条件"}},可以使用任何常用查询操作符$gt,$lt,$in等#例1、select * from db1.emp where post='teacher';
db.emp.aggregate({"$match":{"post":"teacher"}})#例2、select * from db1.emp where id > 3;
db.emp.aggregate({"$match":{"_id":{"$gt":3}}},
)

$project

# project翻译为投射 ,即将一个数据结果映射为另一个结果 过程中可以对某些数据进行修改  控制其最终显示的结果
{"$project":{"要保留的字段名":1,"要去掉的字段名":0,"新增的字段名":"表达式"}}#1、select name,post,(age+1) as new_age from db1.emp;
db.emp.aggregate({"$project":{"name":1,"post":1}})#2、表达式之数学表达式
{"$add":[expr1,expr2,...,exprN]} #相加
{"$subtract":[expr1,expr2]} #第一个减第二个
{"$multiply":[expr1,expr2,...,exprN]} #相乘
{"$divide":[expr1,expr2]} #第一个表达式除以第二个表达式的商作为结果
{"$mod":[expr1,expr2]} #第一个表达式除以第二个表达式得到的余数作为结果
#例:所有人年龄加1显示
db.emp.aggregate({"$project":{"name":1,"post":1,"new_age":{"$add":["$age",1]}}})
# 错误示范: 原因:参加运算的字段不能被影藏
db.emp.aggregate({"$project":{"name":1,"salary":1,"age":0,"new_age":{"$add":["$age",1]}}})#3、表达式之日期表达式:$year,$month,$week,$dayOfMonth,$dayOfWeek,$dayOfYear,$hour,$minute,$second
#例如：select name,date_format("%Y") as hire_year from db1.emp
db.emp.aggregate({"$project":{"name":1,"hire_year":{"$year":"$hire_date"}}}
)#例如查看每个员工的工作多长时间
db.emp.aggregate({"$project":{"name":1,"hire_period":{"$subtract":[{"$year":new Date()},{"$year":"$hire_date"}]}}}
)#4、字符串表达式
{"$substr":[字符串/$值为字符串的字段名,起始位置,截取几个字节]}
{"$concat":[expr1,expr2,...,exprN]} #指定的表达式或字符串连接在一起返回,只支持字符串拼接
{"$toLower":expr}
{"$toUpper":expr}db.emp.aggregate( {"$project":{"NAME":{"$toUpper":"$name"}}})#5、逻辑表达式
$and
$or
$not
其他见Mongodb权威指南

$group

# $group用于分组
# 分组后具体信息被影藏
db.emp.aggregate({"$match":{"_id":{"$gt":3}}},{"$group":{"_id":"$post"}}
)# 通常我们要对分组后的内容进行统计这就需要对应的几个聚合函数# select id,avg(salary) from db1.emp where id > 3 group by post;
db.emp.aggregate({"$match":{"_id":{"$gt":3}}},{"$group":{"_id":"$post",'avg_salary':{"$avg":"$salary"}}},
)
# math用于匹配 与mysql不同的是没有顺序限制 每一个操作像是一个管道接收上一个的数据进行处理再传给下一个# select id,avg(salary) from db1.emp where id > 3 group by post having avg(salary) > 10000;
db.emp.aggregate({"$match":{"_id":{"$gt":3}}},{"$group":{"_id":"$post",'avg_salary':{"$avg":"$salary"}}},{"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000}}}
)# 对应的聚合函数 $sum、$avg、$max、$min、$first、$last#1、将分组字段传给$group函数的_id字段即可
{"$group":{"_id":"$sex"}} #按照性别分组
{"$group":{"_id":"$post"}} #按照职位分组
{"$group":{"_id":{"state":"$state","city":"$city"}}} #按照多个字段分组，比如按照州市分组#2、分组后聚合得结果,类似于sql中聚合函数的聚合操作符：$sum、$avg、$max、$min、$first、$last
#例1：select post,max(salary) from db1.emp group by post;
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","max_salary":{"$max":"$salary"}}})#例2：去每个部门最大薪资与最低薪资
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","max_salary":{"$max":"$salary"},"min_salary":{"$min":"$salary"}}})#例3：如果字段是排序后的，那么$first,$last会很有用,比用$max和$min效率高
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","first_id":{"$first":"$_id"}}})#例4：求每个部门的总工资
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","count":{"$sum":"$salary"}}})#例5：求每个部门的人数
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","count":{"$sum":1}}})#3、数组操作符
{"$addToSet":expr}：不重复
{"$push":expr}：重复
# 等同于group_concat
#例：查询岗位名以及各岗位内的员工姓名:select post,group_concat(name) from db1.emp group by post;
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","names":{"$push":"$name"}}})
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","names":{"$addToSet":"$name"}}})

$sort ,limit,skip

{"$sort":{"字段名":1,"字段名":-1}} #1升序，-1降序
{"$limit":n}
{"$skip":n} #跳过多少个文档
#例1、取平均工资最高的前两个部门db.emp.aggregate(
{"$group":{"_id":"$post","平均工资":{"$avg":"$salary"}}
},
{"$sort":{"平均工资":-1}
},
{"$limit":2
}
)
#例2、
db.emp.aggregate(
{"$group":{"_id":"$post","平均工资":{"$avg":"$salary"}}
},
{"$sort":{"平均工资":-1}
},
{"$limit":2
},
{"$skip":1
}
)
排序：$sort、限制：$limit、跳过：$skip

$sample

# 随机取出n条记录
#集合users包含的文档如下
{ "_id" : 1, "name" : "dave123", "q1" : true, "q2" : true }
{ "_id" : 2, "name" : "dave2", "q1" : false, "q2" : false  }
{ "_id" : 3, "name" : "ahn", "q1" : true, "q2" : true  }
{ "_id" : 4, "name" : "li", "q1" : true, "q2" : false  }
{ "_id" : 5, "name" : "annT", "q1" : false, "q2" : true  }
{ "_id" : 6, "name" : "li", "q1" : true, "q2" : true  }
{ "_id" : 7, "name" : "ty", "q1" : false, "q2" : true  }#下述操作时从users集合中随机选取3个文档
db.users.aggregate({"$sample":{"size":3}})
随机选取n个：$sample

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