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MongoDB 中聚合統計計算--$SUM表達式

我們一般通過表達式$sum來計算總和。因為MongoDB的文檔有數組字段，所以可以簡單的將計算總和分成兩種：

1，統計符合條件的所有文檔的某個字段的總和；

2，統計每個文檔的數組字段里面的各個數據值的和。這兩種情況都可以通過$sum表達式來完成。

以上兩種情況的聚合統計，分別對應與聚合框架中的 $group 操作步驟和 $project 操作步驟。

1.$group

直接看例子吧。

Case 1

測試集合mycol中的數據如下：

{
 title: 'MongoDB Overview', 
 description: 'MongoDB is no sql database',
 by_user: 'runoob.com',
 url: 'http://www.runoob.com',
 tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
 likes: 100
},
{
 title: 'NoSQL Overview', 
 description: 'No sql database is very fast',
 by_user: 'runoob.com',
 url: 'http://www.runoob.com',
 tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
 likes: 10
},
{
 title: 'Neo4j Overview', 
 description: 'Neo4j is no sql database',
 by_user: 'Neo4j',
 url: 'http://www.neo4j.com',
 tags: ['neo4j', 'database', 'NoSQL'],
 likes: 750
}

現在我們通過以上集合計算每個作者所寫的文章數，使用aggregate()計算

db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : 1}}}])

查詢結果如下：

/* 1 */
{
 "_id" : "Neo4j",
 "num_tutorial" : 1
},

/* 2 */
{
 "_id" : "runoob.com",
 "num_tutorial" : 2
}

Case 2

統計每個作者被like的總和，計算表達式：

db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : "$likes"}}}])

查詢結果如下;

/* 1 */
{
 "_id" : "Neo4j",
 "num_tutorial" : 750
},

/* 2 */
{
 "_id" : "runoob.com",
 "num_tutorial" : 110
}

Case 3

上面例子有些簡單，我們再豐富一下，測試集合sales的數據如下：

{ "_id" : 1, "item" : "abc", "price" : 10, "quantity" : 2, "date" : ISODate("2014-01-01T08:00:00Z") }
{ "_id" : 2, "item" : "jkl", "price" : 20, "quantity" : 1, "date" : ISODate("2014-02-03T09:00:00Z") }
{ "_id" : 3, "item" : "xyz", "price" : 5, "quantity" : 5, "date" : ISODate("2014-02-03T09:05:00Z") }
{ "_id" : 4, "item" : "abc", "price" : 10, "quantity" : 10, "date" : ISODate("2014-02-15T08:00:00Z") }
{ "_id" : 5, "item" : "xyz", "price" : 5, "quantity" : 10, "date" : ISODate("2014-02-15T09:05:00Z") }

需要完成的目標是，基于日期分組，統計每天的銷售額，聚合公式為：

db.sales.aggregate(
 [
  {
  $group:
   {
   _id: { day: { $dayOfYear: "$date"}, year: { $year: "$date" } },
   totalAmount: { $sum: { $multiply: [ "$price", "$quantity" ] } },
   count: { $sum: 1 }
   }
  }
 ]
)

查詢結果是：

{ "_id" : { "day" : 46, "year" : 2014 }, "totalAmount" : 150, "count" : 2 }
{ "_id" : { "day" : 34, "year" : 2014 }, "totalAmount" : 45, "count" : 2 }
{ "_id" : { "day" : 1, "year" : 2014 }, "totalAmount" : 20, "count" : 1 }

2.$project階段

Case 4

假設存在一個 students 集合，其數據結構如下：

{ "_id": 1, "quizzes": [ 10, 6, 7 ], "labs": [ 5, 8 ], "final": 80, "midterm": 75 }
{ "_id": 2, "quizzes": [ 9, 10 ], "labs": [ 8, 8 ], "final": 95, "midterm": 80 }
{ "_id": 3, "quizzes": [ 4, 5, 5 ], "labs": [ 6, 5 ], "final": 78, "midterm": 70 }

現在的需求是統計每個學生的平常的測驗分數總和、實驗分數總和、期末其中分數總和。

db.students.aggregate([
 {
  $project: {
  quizTotal: { $sum: "$quizzes"},
  labTotal: { $sum: "$labs" },
  examTotal: { $sum: [ "$final", "$midterm" ] }
  }
 }
])

其查詢輸出結果如下：

{ "_id" : 1, "quizTotal" : 23, "labTotal" : 13, "examTotal" : 155 }
{ "_id" : 2, "quizTotal" : 19, "labTotal" : 16, "examTotal" : 175 }
{ "_id" : 3, "quizTotal" : 14, "labTotal" : 11, "examTotal" : 148 }

參考文獻：

https://www.runoob.com/mongodb/mongodb-aggregate.html

https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/aggregation/sum/index.html

總結

以上所述是小編給大家介紹的MongoDB 中聚合統計計算--$SUM表達式,希望對大家有所幫助，如果大家有任何疑問請給我留言，小編會及時回復大家的。在此也非常感謝大家對腳本之家網站的支持！
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