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news 2025/7/1 13:24:15
新疆工程建设云网站百度,天津seo顾问,网站环境搭建,网页设计与制作教程考试一、引言 MongoDB 的聚合管道（Aggregation Pipeline）是一种强大的数据处理工具，它允许你对文档进行一系列的操作，如过滤、转换、分组和聚合等。聚合管道由多个管道组成，每个管道对输入的文档进行特定的处理&#xff0…

一、引言

MongoDB 的聚合管道（Aggregation Pipeline）是一种强大的数据处理工具，它允许你对文档进行一系列的操作，如过滤、转换、分组和聚合等。聚合管道由多个管道组成，每个管道对输入的文档进行特定的处理，并将处理后的结果传递给下一个管道。

二、基础管道

1. 过滤管道 $match 

功能

$match 管道用于过滤文档，它的作用类似于 find() 方法的条件查询。只有满足指定条件的文档才会进入下一个管道。

示例代码

假设我们有一个名为 students 的集合，包含以下文档：

[{ "name": "Alice", "age": 20, "status": "A" },{ "name": "Bob", "age": 17, "status": "B" },{ "name": "Charlie", "age": 22, "status": "A" }
]

 以下是使用 $match 管道过滤出年龄大于等于 18 且状态为 "A" 的学生的聚合管道代码：

from pymongo import MongoClient# 连接到 MongoDB 数据库
uri = 'mongodb://localhost:27017'
client = MongoClient(uri)
database = client['testdb']
collection = database['students']# 定义聚合管道
pipeline = [{# $match 管道，过滤出 age 大于等于 18 且 status 为 "A" 的文档'$match': {'age': {'$gte': 18},'status': "A"}}
]# 执行聚合操作
result = list(collection.aggregate(pipeline))
print(result)# 关闭连接
client.close()

 ’$gte‘是比较操作符（>=），类似的比较操作符如下：

名称

说明

$eq

匹配等于指定值的值。

$gt

匹配大于指定值的值。

$gte

匹配大于等于指定值的值。

$in

匹配数组中指定的任何值。

$lt

匹配小于指定值的值。

$lte

匹配小于等于指定值的值。

$ne

匹配所有不等于指定值的值。

$nin

不匹配数组中指定的任何值。

 结果

执行上述代码后，预期的结果是返回年龄大于等于 18 且状态为 "A" 的学生文档，即：

[{ "name": "Alice", "age": 20, "status": "A" },{ "name": "Charlie", "age": 22, "status": "A" }
]

 2. 分组管道 $group

功能

$group 管道用于按指定字段对文档进行分组，并可以对每个组进行聚合操作，如求和、计数、求平均值等。

示例代码

继续使用 students 集合，以下是按 status 字段分组并统计每组学生数量的聚合管道代码：

from pymongo import MongoClienturi = 'mongodb://localhost:27017'
client = MongoClient(uri)
database = client['testdb']
collection = database['students']# 定义聚合管道
pipeline = [{# $group 管道，按 status 字段分组'$group': {# _id 是分组的依据字段'_id': "$status",# 统计每组的学生数量'studentCount': {'$sum': 1}}}
]# 执行聚合操作
result = list(collection.aggregate(pipeline))
print(result)client.close()

结果

执行上述代码后，预期的结果是按 status 字段分组并统计每组的学生数量，结果如下：

[{ "_id": "A", "studentCount": 2 },{ "_id": "B", "studentCount": 1 }
]

 3.投影管道 $project

功能

$project 管道用于选择、重命名或删除字段，还可以计算新的字段。

示例代码

以下是使用 $project 管道选择 name 和 age 字段，并计算 ageInDays 字段（假设一年按 365 天计算）的聚合管道代码：

from pymongo import MongoClienturi = 'mongodb://localhost:27017'
client = MongoClient(uri)
database = client['testdb']
collection = database['students']# 定义聚合管道
pipeline = [{# $project 管道，选择和计算字段'$project': {# 保留 name 字段'name': 1,# 保留 age 字段'age': 1,# 计算 ageInDays 字段'ageInDays': {'$multiply': ["$age", 365]}}}
]# 执行聚合操作
result = list(collection.aggregate(pipeline))
print(result)client.close()

结果

执行上述代码后，预期的结果是返回包含 name、age 和 ageInDays 字段的文档，结果如下：

[{ "name": "Alice", "age": 20, "ageInDays": 7300 },{ "name": "Bob", "age": 17, "ageInDays": 6205 },{ "name": "Charlie", "age": 22, "ageInDays": 8030 }
]

 4. 排序管道 $sort

 功能

$sort 管道用于按指定字段对文档进行排序，排序规则为 1 表示升序， -1 表示降序。

示例代码

以下是按 age 字段降序排序的聚合管道代码：

from pymongo import MongoClienturi = 'mongodb://localhost:27017'
client = MongoClient(uri)
database = client['testdb']
collection = database['students']# 定义聚合管道
pipeline = [{# $sort 管道，按 age 字段降序排序'$sort': {'age': -1}}
]# 执行聚合操作
result = list(collection.aggregate(pipeline))
print(result)client.close()

 结果

执行上述代码后，预期的结果是按 age 字段降序排列的文档，结果如下：

[{ "name": "Charlie", "age": 22, "status": "A" },{ "name": "Alice", "age": 20, "status": "A" },{ "name": "Bob", "age": 17, "status": "B" }
]

 5. 分页管道 $limit 和 $skip

功能

$limit 管道用于限制返回的文档数量，$skip 管道用于跳过指定数量的文档，通常一起使用来实现分页功能。

示例代码

假设我们要获取第二页的数据，每页显示 1 条记录，以下是对应的聚合管道代码：

from pymongo import MongoClienturi = 'mongodb://localhost:27017'
client = MongoClient(uri)
database = client['testdb']
collection = database['students']# 定义聚合管道
pipeline = [{# $skip 管道，跳过 1 条记录'$skip': 1},{# $limit 管道，限制返回 1 条记录'$limit': 1}
]# 执行聚合操作
result = list(collection.aggregate(pipeline))
print(result)client.close()

 结果

执行上述代码后，预期的结果是跳过第一条记录，返回第二条记录，结果如下：

[{ "name": "Bob", "age": 17, "status": "B" }
]

 三、高级管道

1.展开管道 $unwind

功能

$unwind 管道用于展开数组字段，将包含数组字段的文档拆分成多个文档，每个文档包含数组中的一个元素。

示例代码

假设我们有一个名为 books 的集合，包含以下文档：

[{ "title": "Book 1", "authors": ["Author 1", "Author 2"] },{ "title": "Book 2", "authors": ["Author 3"] }
]

 以下是使用 $unwind 管道展开 authors 数组的聚合管道代码：

from pymongo import MongoClienturi = 'mongodb://localhost:27017'
client = MongoClient(uri)
database = client['testdb']
collection = database['books']# 定义聚合管道
pipeline = [{# $unwind 管道，展开 authors 数组'$unwind': "$authors"}
]# 执行聚合操作
result = list(collection.aggregate(pipeline))
print(result)client.close()

结果

执行上述代码后，预期的结果是将包含数组字段的文档拆分成多个文档，每个文档包含数组中的一个元素，结果如下：

[{ "title": "Book 1", "authors": "Author 1" },{ "title": "Book 1", "authors": "Author 2" },{ "title": "Book 2", "authors": "Author 3" }
]

 2.连接管道 $lookup

功能

$lookup 管道用于在不同的集合之间进行左外连接，类似于 SQL 中的 JOIN 操作。

示例代码

假设我们有两个集合：orders 和 customers，orders 集合包含以下文档：

[{ "orderId": 1, "customerId": 1, "amount": 100 },{ "orderId": 2, "customerId": 2, "amount": 200 }
]

 customers 集合包含以下文档：

[{ "customerId": 1, "name": "Customer 1" },{ "customerId": 2, "name": "Customer 2" }
]

以下是使用 $lookup 管道将 orders 集合和 customers 集合进行连接的聚合管道代码：

from pymongo import MongoClienturi = 'mongodb://localhost:27017'
client = MongoClient(uri)
database = client['testdb']
orders_collection = database['orders']# 定义聚合管道
pipeline = [{# $lookup 管道，连接 orders 集合和 customers 集合'$lookup': {# 要连接的集合名称'from': "customers",# 当前集合中用于连接的字段'localField': "customerId",# 要连接的集合中用于连接的字段'foreignField': "customerId",# 连接结果存储的字段名'as': "customerInfo"}}
]# 执行聚合操作
result = list(orders_collection.aggregate(pipeline))
print(result)client.close()

 结果

执行上述代码后，预期的结果是将 orders 集合和 customers 集合进行左外连接，结果如下：

[{"orderId": 1,"customerId": 1,"amount": 100,"customerInfo": [{ "customerId": 1, "name": "Customer 1" }]},{"orderId": 2,"customerId": 2,"amount": 200,"customerInfo": [{ "customerId": 2, "name": "Customer 2" }]}
]

 3.新增管道 $addFields

功能

$addFields 管道用于向文档中添加新的字段，而不影响原有的字段。

示例代码

继续使用 students 集合，以下是使用 $addFields 管道添加 isAdult 字段的聚合管道代码：

from pymongo import MongoClienturi = 'mongodb://localhost:27017'
client = MongoClient(uri)
database = client['testdb']
collection = database['students']# 定义聚合管道
pipeline = [{# $addFields 管道，添加 isAdult 字段'$addFields': {'isAdult': {'$gte': ["$age", 18]}}}
]# 执行聚合操作
result = list(collection.aggregate(pipeline))
print(result)client.close()

 结果

执行上述代码后，预期的结果是向文档中添加 isAdult 字段，该字段表示学生是否成年，结果如下：

[{ "name": "Alice", "age": 20, "status": "A", "isAdult": true },{ "name": "Bob", "age": 17, "status": "B", "isAdult": false },{ "name": "Charlie", "age": 22, "status": "A", "isAdult": true }
]

4.设置管道 $set

功能

$set 管道用于更新或添加字段，如果字段已经存在，则更新其值；如果字段不存在，则添加该字段。

示例代码

以下是使用 $set 管道更新 status 字段为 "completed" 的聚合管道代码：

from pymongo import MongoClienturi = 'mongodb://localhost:27017'
client = MongoClient(uri)
database = client['testdb']
collection = database['students']# 定义聚合管道
pipeline = [{# $set 管道，更新 status 字段'$set': {'status': "completed"}}
]# 执行聚合操作
result = list(collection.aggregate(pipeline))
print(result)client.close()

 结果

执行上述代码后，预期的结果是将所有文档的 status 字段更新为 "completed"，结果如下：

[{ "name": "Alice", "age": 20, "status": "completed" },{ "name": "Bob", "age": 17, "status": "completed" },{ "name": "Charlie", "age": 22, "status": "completed" }
]

 5. 地图管道 $geoNear 

功能

$geoNear 管道用于基于地理位置进行查询，返回距离指定坐标点最近的文档。

示例代码

假设我们有一个名为 places 的集合，包含以下文档：

[{"name": "Place 1","location": {"type": "Point","coordinates": [116.4074, 39.9042]}},{"name": "Place 2","location": {"type": "Point","coordinates": [116.4174, 39.9142]}}
]

 以下是使用 $geoNear 管道查询距离坐标点 [116.4074, 39.9042] 最近的地点的聚合管道代码：

from pymongo import MongoClienturi = 'mongodb://localhost:27017'
client = MongoClient(uri)
database = client['testdb']
collection = database['places']# 创建 2dsphere 索引，用于地理空间查询
collection.create_index([("location", "2dsphere")])# 定义聚合管道
pipeline = [{# $geoNear 管道，查询距离指定坐标点最近的地点'$geoNear': {# 指定查询的中心点坐标'near': {'type': "Point", 'coordinates': [116.4074, 39.9042]},# 存储计算出的距离的字段名'distanceField': "distance",# 最大查询距离（单位：米）'maxDistance': 10000,# 是否返回包含中心点的文档'spherical': True}}
]# 执行聚合操作
result = list(collection.aggregate(pipeline))
print(result)client.close()

结果

执行上述代码后，预期的结果是返回距离指定坐标点最近的地点文档，并在文档中添加 distance 字段表示距离中心点的距离。因为 Place 1 的坐标与查询中心点坐标相同，所以它会排在第一位，Place 2 排在第二位，结果大致如下（distance 值会根据实际计算得出）：

[{"name": "Place 1","location": {"type": "Point","coordinates": [116.4074, 39.9042]},"distance": 0},{"name": "Place 2","location": {"type": "Point","coordinates": [116.4174, 39.9142]},"distance": 1234 // 实际距离值}
]

四、其他常用管道

1. 分组连接管道 $graphLookup

功能

$graphLookup 管道用于处理图结构数据，例如树状关系。它可以从一个集合中递归地查找相关文档。

示例代码

假设我们有一个名为 employees 的集合，存储员工及其上级关系，文档结构如下：

[{ "_id": 1, "name": "Alice", "managerId": null },{ "_id": 2, "name": "Bob", "managerId": 1 },{ "_id": 3, "name": "Charlie", "managerId": 2 }
]

 以下是使用 $graphLookup 管道查找每个员工的所有上级的聚合管道代码：

from pymongo import MongoClienturi = 'mongodb://localhost:27017'
client = MongoClient(uri)
database = client['testdb']
collection = database['employees']# 定义聚合管道
pipeline = [{# $graphLookup 管道，查找每个员工的所有上级'$graphLookup': {# 要查找的集合'from': "employees",# 起始字段，即当前文档中用于开始查找的字段'startWith': "$managerId",# 连接字段，用于递归查找'connectFromField': "managerId",# 被连接字段，与 connectFromField 对应'connectToField': "_id",# 存储查找结果的字段名'as': "managers"}}
]# 执行聚合操作
result = list(collection.aggregate(pipeline))
print(result)client.close()

结果

执行上述代码后，预期的结果是为每个员工文档添加一个 managers 数组字段，其中包含该员工的所有上级信息。例如：

[{"_id": 1,"name": "Alice","managerId": null,"managers": []},{"_id": 2,"name": "Bob","managerId": 1,"managers": [{ "_id": 1, "name": "Alice", "managerId": null }]},{"_id": 3,"name": "Charlie","managerId": 2,"managers": [{ "_id": 2, "name": "Bob", "managerId": 1 },{ "_id": 1, "name": "Alice", "managerId": null }]}
]

 2.面管道 $facet

功能

$facet 管道允许在单个聚合管道中执行多个不同的聚合操作，并将结果分组返回。这对于在一个查询中进行多维度分析非常有用。

示例代码

继续使用 students 集合，以下是使用 $facet 管道同时进行分页和统计学生总数的聚合管道代码：

from pymongo import MongoClienturi = 'mongodb://localhost:27017'
client = MongoClient(uri)
database = client['testdb']
collection = database['students']# 定义聚合管道
pipeline = [{# $facet 管道，同时进行分页和统计'$facet': {# 分页操作'paginatedResults': [{'$skip': 0},{'$limit': 2}],# 统计学生总数'totalCount': [{'$count': "total"}]}}
]# 执行聚合操作
result = list(collection.aggregate(pipeline))
print(result)client.close()

结果

执行上述代码后，预期的结果是返回一个包含两个字段的文档，paginatedResults 字段包含分页后的学生文档，totalCount 字段包含学生总数。例如：

[{"paginatedResults": [{ "name": "Alice", "age": 20, "status": "A" },{ "name": "Bob", "age": 17, "status": "B" }],"totalCount": [{ "total": 3 }]}
]

 3. 分阶管道 $bucket 和 $bucketAuto

功能

$bucket 管道用于将文档分到不同的区间（桶）中，需要手动指定区间边界；$bucketAuto 管道则会自动将文档分到指定数量的区间中。

示例代码（$bucket）

以下是使用 $bucket 管道按 age 字段将学生文档分到不同区间的聚合管道代码：

from pymongo import MongoClienturi = 'mongodb://localhost:27017'
client = MongoClient(uri)
database = client['testdb']
collection = database['students']# 定义聚合管道
pipeline = [{# $bucket 管道，按 age 字段分组'$bucket': {# 分组依据字段'groupBy': "$age",# 区间边界'boundaries': [15, 20, 25],# 缺省桶，用于存储不在指定区间内的文档'default': "Other",# 每个桶中要统计的信息'output': {'count': {'$sum': 1}}}}
]# 执行聚合操作
result = list(collection.aggregate(pipeline))
print(result)client.close()

 结果

执行上述代码后，预期的结果是将学生文档按 age 字段分到不同的区间中，并统计每个区间的文档数量。例如：

[{ "_id": 15, "count": 1 },{ "_id": 20, "count": 1 },{ "_id": "Other", "count": 1 }
]

示例代码（$bucketAuto）

以下是使用 $bucketAuto 管道按 age 字段自动将学生文档分到 2 个区间的聚合管道代码：

from pymongo import MongoClienturi = 'mongodb://localhost:27017'
client = MongoClient(uri)
database = client['testdb']
collection = database['students']# 定义聚合管道
pipeline = [{# $bucketAuto 管道，自动分组'$bucketAuto': {# 分组依据字段'groupBy': "$age",# 区间数量'buckets': 2,# 每个桶中要统计的信息'output': {'count': {'$sum': 1}}}}
]# 执行聚合操作
result = list(collection.aggregate(pipeline))
print(result)client.close()

结果

执行上述代码后，预期的结果是将学生文档按 age 字段自动分到 2 个区间中，并统计每个区间的文档数量。例如：

[{"_id": {"min": 17,"max": 20},"count": 2},{"_id": {"min": 20,"max": 22},"count": 1}
]

4.输出管道 $out 

功能

$out 管道用于将聚合结果输出到一个新的集合中。

示例代码

以下是使用 $out 管道将过滤后的学生文档输出到一个新集合 filtered_students 中的聚合管道代码：

from pymongo import MongoClienturi = 'mongodb://localhost:27017'
client = MongoClient(uri)
database = client['testdb']
collection = database['students']# 定义聚合管道
pipeline = [{# $match 管道，过滤出 age 大于等于 18 的学生'$match': {'age': {'$gte': 18}}},{# $out 管道，将结果输出到新集合'$out': "filtered_students"}
]# 执行聚合操作
list(collection.aggregate(pipeline))
print("聚合结果已输出到 filtered_students 集合")client.close()

 结果

执行上述代码后，会在数据库中创建一个名为 filtered_students 的新集合，其中包含年龄大于等于 18 的学生文档。可以通过查询该集合来验证结果：

from pymongo import MongoClienturi = 'mongodb://localhost:27017'
client = MongoClient(uri)
database = client['testdb']
collection = database['filtered_students']# 查询新集合中的文档
result = list(collection.find())
print(result)client.close()

 预期结果与 $match 管道过滤后的结果相同：

[{ "name": "Alice", "age": 20, "status": "A" },{ "name": "Charlie", "age": 22, "status": "A" }
]

五、管道使用建议

1. 管道的组合使用

通过多个管道的组合可以实现复杂的逻辑。例如，先使用 $match 管道过滤数据，减少后续管道处理的数据量，再使用 $group 管道进行分组统计。以下是一个组合示例：

from pymongo import MongoClienturi = 'mongodb://localhost:27017'
client = MongoClient(uri)
database = client['testdb']
collection = database['students']# 定义聚合管道
pipeline = [{# $match 管道，过滤出 age 大于等于 18 的学生'$match': {'age': {'$gte': 18}}},{# $group 管道，按 status 字段分组并统计每组学生数量'$group': {'_id': "$status",'studentCount': {'$sum': 1}}}
]# 执行聚合操作
result = list(collection.aggregate(pipeline))
print(result)client.close()

 2. 性能优化

  • 优先使用 $match 或 $limit 管道：在聚合管道的开头使用 $match 管道过滤数据，减少后续管道处理的数据量；使用 $limit 管道限制返回的文档数量，避免处理过多不必要的数据。
  • 避免在 $group 管道中使用复杂表达式：复杂的表达式会增加计算量，影响性能。尽量在 $group 管道之前进行数据处理，将复杂的计算放到 $project 管道。

3. 参考官方文档

MongoDB 的官方文档提供了完整的聚合管道列表和详细的示例，建议参考 MongoDB Aggregation Pipeline 获取更多信息。

通过本教程，你应该对 MongoDB 聚合管道的常用管道有了更深入的了解，可以根据具体需求选择合适的管道组合来完成数据处理任务。

http://www.cadmedia.cn/news/14423.html

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