获取符合某些结果的聚合后的结果数目
col.aggregate(pipeline=[{$match: match},{$group: group}, {'$count': 'count'}])
类似sql：
select count() from(子查询)
注意：不要获取数后丢进内存里用len()统计数量，效劳低，且报表都是数据量很大，不建议这种做法。
- 代码模板
def get_class_avg_att_by_search(subject, teacher, start_time, end_time, page=1):
if start_time >= end_time:
raise ProtocolException(StatusCode.TIME_GTE_PROBLEM)
size = comm.STATISTIC_SIZE
skip = (page - 1) * size
col = DB.t_lesson_class_col
group = {'_id': {'class': '$class', 'head_teacher': '$head_teacher_name'}, 'avg_att': {'$avg': '$class_avg_att'}}
match = {'start_timestamp': {'$gte': start_time, '$lte': end_time}}
project = {'grade_class': '$_id.class', 'head_teacher': '$_id.head_teacher', 'avg_att': 1, '_id': 0}
if not grade:
# 查询时间内的课堂的最高年级
match['grade'] = get_senior_grade_by_lastest_lesson(1, start_time, end_time)
match['grade'] = grade
if subject:
match['subject_name'] = subject
if teacher:
match['teacher'] = teacher
if subject or teacher:
group['_id']['teacher'] = '$teacher'
project['teacher'] = '$_id.teacher'
# 获取总数
total_list = list(col.aggregate(pipeline=[{'$match': match},{'$group': group}, {'$count': 'count'}]))
result_list = []
total = 0
if total_list:
total = total_list[0]['count']
# 获取列表数据
aggs = [{'$match': match}, {'$group': group}, {'$project': project}, {'$sort': {'avg_att': pymongo.DESCENDING}},
{'$skip': skip}, {'$limit': size}]
result_list = list(col.aggregate(pipeline=aggs))
result_list = [item for item in result_list if item.update({'grade_class': grade + item['grade_class']}) is None]
if subject or teacher:
for item in result_list:
if item['teacher'] == item['head_teacher']:
item.update({'is_head': '班'})
return {
'total': total,
'result_list': result_list
}
{"$match": match}
--查询 符合正则regex_str的 field1 或 符合正则regex_str的 field2 数据
{"$or" : [{"field1": {"$regex": "regex_str"}}, {"field2": {"$regex": "regex_str"}}]}
--查询 age在[18，25]区间的数据
{"age":{"$gte":18,"$lte":25}}
--查询 age大于122，high小于999 的数据
{"$and": [{"age": {"$gte": 122}}, {"high": {"$lte": 999}}]}
{"$project": project}
--将一个数据结果映射到另一个结果，过程中可对数据进行修改
{"$project":{"要保留的字段名":1,"要去掉的字段名":0,"新增的字段名":"表达式"}}
--select name,post,(age+1) as new_age from db1.emp;
db.emp.aggregate(
{"$project":{
"name":1,
"post":1
}})
--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
{"$mod":[expr1,expr2]} #第一个表达式除以第二个表达式得到的余数作为结果
--所有人年龄加1显示
db.emp.aggregate(
{"$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":["$age",1]}
}})
--表达式之日期表达式:$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"}
]
}}}
)
--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"}}})
{"$group": group}
--分组后具体信息被影藏
--select id,avg(salary) from db1.emp where id > 3 group by post;
db.emp.aggregate(
{"$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
--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
--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
--select post,max(salary) from db1.emp group by post;
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","max_salary":{"$max":"$salary"}}})
--支持多个聚合函数，前提聚合的维度相同
--类似max()和min()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"}}})
--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"}}})
--类似sum()求每个部门的总工资
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","count":{"$sum":"$salary"}}})
--类似count()求每个部门的人数
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","count":{"$sum":1}}})
--类似group_concat 字符串拼接 数组操作符
{"$addToSet":expr}：不重复
{"$push":expr}：重复
--查询岗位名以及各岗位内的员工姓名:select post,group_concat(name) from db1.emp group by post;
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","names":{"$push":"$name"}}})
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","names":{"$addToSet":"$name"}}})
{"$sample":{"size":3}}
--随机取出n条记录
{"$sort":{"字段名":1,"字段名":-1}} #1升序，-1降序
{"$limit":n}
{"$skip":n} #跳过多少个文档
