1，聚合
聚合(aggregate)主要用於計算資料，類似sql中的sum()、avg()。
常用的表示式如上圖。
1.1，aggregate 語法
語法： db.集合名稱.aggregate([{管道:{表示式}}])
常用的管道：
1.2，$match 和 $group
往集合 items 中先插入資料
db.items.insert(
[
{quantity:2,price:5.0,pnumber:"p003"},
{quantity:2,price:8.0,pnumber:"p002"},
{quantity:1,price:4.0,pnumber:"p002"},
{quantity:2,price:4.0,pnumber:"p001"},
{quantity:4,price:10.0,pnumber:"p003"},
{quantity:10,price:20.0,pnumber:"p001"},
{quantity:10,price:20.0,pnumber:"p003"},
{quantity:5,price:10.0,pnumber:"p002"}
]
)
檢視視覺化工具插入的結果如下：
例1：
查詢 pnumber:"p001" ， 再來看語法 ：db.集合名稱.aggregate([{管道:{表示式}}])
db.items.aggregate([{"$match":{"pnumber":"p001"}}])
例2：
查詢price 大於8的 quantity ，以平均值 avg_quantity表示，並按 pnumber分組。所以分組欄位是 $pnumber，平均值avg_quantity，avg_quantity是新的欄位名，聚合運算子是 $avg。
db.items.aggregate([
{"$match":{"price":{"$gt":8}}},
{"$group":{"_id":"$pnumber","avg_quantity":{"$avg":"$quantity"}}}
])
例3：
查詢 price大於8的quantity，以平均值 avg_quantity 表示，並過濾出平均值大於5的avg_quantity。前半句話是上個例子的，過濾出 是用 $match。
db.items.aggregate([
{"$match":{"price":{"$gt":8}}},
{"$group":{"_id":"$pnumber","avg_quantity":{"$avg":"$quantity"}}},
{"$match":{"avg_quantity":{"$gt":5}}}
])
例4：
按 pnumber分組
db.items.aggregate([
{"$group":{"_id":"$pnumber"}}
])
按 quantity 和 price 分組
db.items.aggregate([
{"$group":{"_id":{"quantity":"$quantity","price":"$price"}}}
])
截了部分屏
1.3，聚合運算子（$sum，$avg，$max，$min，$first，$last）
例1（$max)：
按 pnumber 分組，並求出 每組 price的最大值max_price
db.items.aggregate([
{"$group":
{"_id":"$pnumber",
"max_price":{"$max":"$price"}
}
}
])
例2（$min）：
按 pnumber分組，並求出每組 price 的最大值 max_price，最小值 min_price
db.items.aggregate([
{"$group":
{"_id":"$pnumber",
"max_price":{"$max":"$price"},
"min_price":{"$min":"$price"}
}
}
])
這個把上面寫的 $max，$min一替換就行。
例3（$sum）：
按pnumber分組，並計算每組的 quantity的總和 count，並按count升序排。這裡用了 $sort，注意要在分組完才能 $sort（看好格式）。
db.items.aggregate([
{"$group":
{"_id":"$pnumber","count":{"$sum":"$quantity"}},
},
{"$sort":{"count": 1}}
])
例4：
查詢分組後 每個 pnumber 出現的次數，並按升序排
db.items.aggregate([
{"$group":
{"_id":"$pnumber","count":{"$sum":1}},
},
{"$sort":{"count": 1}}
])
例5（$addToSet，$push）：
按 pnumber 分組，並查出各 pnumber內的price ，price可以重複 （用 $push）
db.items.aggregate([
{"$group":
{"_id":"$pnumber","prices":{"$push":"$price"}}
}
])
結果 是因為新增的資料不太好，所以看不出有沒有重複還是重複了。
按 pnumber 分組，並查出各 pnumber內的price ，price不可以重複 （用 $addToSet）
db.items.aggregate([
{"$group":
{"_id":"$pnumber","prices":{"$addToSet":"$price"}}
}
])
1.4，投射 （$project），$add
只保留 _id 和 pnumber，新增 new_price，new_price 就是讓 price加1（用到了 $add）
db.items.aggregate([
{
$project:{
"_id":1,
"pnumber":1,
"new_price":{"$add":["$price", 1]}
}
}
])
1.5，排序（$sort），限制（$limit），跳過（$skip）
例1：
取平均價格最貴的前兩個pnumber，所以是按pnumber分組（$group），再降序排（$sort），再限制是前兩個（$limit）。
db.items.aggregate([
{
"$group":{"_id":"$pnumber","平均價格":{"$avg":"$price"}}
},
{
"$sort":{"平均價格": -1}
},
{
"$limit": 2
}
])
例2：
取平均價格最貴的第二個 pnumber，就是在上個例子的基礎上，跳過1個， $skip：1
db.items.aggregate([
{
"$group":{"_id":"$pnumber","平均價格":{"$avg":"$price"}}
},
{
"$sort":{"平均價格": -1}
},
{
"$limit": 2
},
{
"$skip":1
}
])
1.6，隨機獲取，$sample
db.items.aggregate([
{$sample: {size: 3}}
])
再點執行，就出來不一樣的結果
1.7，擷取（$substr），拼接（$concat），轉小寫（$toLower），轉大寫（$toUpper）
例1：
把 pnumber 的下標為 0到2 位置的 截出來，_id 隱藏
db.items.aggregate([
{
$project:{
"_id":0,
"str": {$substr: ["$pnumber", 0, 2]}
}
}
])
因為擷取是 左閉右開的截，所以顯示是兩個字元。
例2：
把 pnumber 欄位下的內容 和 "測試" 拼接起來
db.items.aggregate([
{
"$project":{
"_id":0,
"str": {"$concat": ["$pnumber", "測試"]}
}
}
])
例3：
將pnumber的 英文轉換為大寫
db.items.aggregate([
{
"$project":{"pnumber":{"$toUpper":"$pnumber"}}
}
])
