一、BasicDBObject
整个聚合查询是统计用户的各种状态下的用户数量为场景：
1.筛选条件：
date为查询日期：
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BasicDBObject Query = new BasicDBObject(); Query.put("time",new BasicDBObject("$gte", date + " 00:00:00") .append("$lte", date + " 23:59:59")); |
如果有多个条件：直接加Query.put("status", 0);
如果有OR筛选：
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BasicDBList values = new BasicDBList();values.add(new BasicDBObject("status", new BasicDBObject("$exists",false)));values.add(new BasicDBObject("status", 0));Query.put("$or", values); |
其中 new BasicDBObject("$exists",false)) 就是“status”不存在（mongodb文档可不等于实体的字段）
2.拼接match
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DBObject Match = new BasicDBObject("$match", Query); |
将上一步的Query放入macth筛选中
3.拼接分组条件
此步相当于SQL的Group By
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BasicDBObject GroupBy = new BasicDBObject();// 分组条件GroupBy.put("userId", "$userId");//根据用户ID来分组 |
同第一步的筛选一样，如果有多个分组可直接添加在后面：GroupBy.put("status", "$status");
4.分组后查询
首先把分组拼接上：
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DBObject Select = new BasicDBObject("_id", GroupBy); |
如果我们要对分组后的数据进行操作：（这里是用户的统计数量）
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Select.put("count", new BasicDBObject("$sum", 1)); |
5.拼接$group
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DBObject Group = new BasicDBObject("$group", Select); |
至此。我们拼接，mongodb的语句到此结束
下面我们开始查询操作：
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import com.mongodb.AggregationOutput;import org.springframework.data.mongodb.core.MongoTemplate;AggregationOutput Output = mongoTemplate.getCollection("这里是mongodb的数据表名") .aggregate(Match, Group); |
读取查询结果：
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Iterable<DBObject> map = Output.results();//遍历mapfor (DBObject dbObject : map) { //这里读取到的map为{"_id":{"userId":1,"status"0}}... Map<String, Object> resultMap = (Map<String, Object>) dbObject.get("_id"); //这里截取掉.0 Integer userId = Integer.parseInt(CommUtil.toString(ausgMap.get("userId")).replace(".0","")); //在这里我们就可以对我们的数据进行操作了； Integer count = Integer.parseInt(CommUtil.toString(dbObject.get("count"))); } |
二、DBObject
不多说，如果大家觉得第一种方法特别长篇大论，那么下面我给大家带来一种代码更简洁的聚合查询：
直接上代码吧。
1.注意导入的包:
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import com.mongodb.DBObject; import com.mongodb.util.JSON; |
2.$macth:
(beginDay-查询开始日期；endDay-查询结束日期)
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DBObject match = (DBObject) JSON.parse("{$match:{'status':'1','time': {$gte:'"+beginDay+"',$lte:'"+endDay+"'}}}"); |
3.$group:
（以userId分组，统计用户数量，累加amout字段值，取amout字段最大值）
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DBObject group = (DBObject) JSON.parse("{$group:{_id:'$userId', count:{$sum:1},total:{$sum:'$amount'},maxSigle:{$max:'$amount'}}}"); |
条件拼接完，开始查询：
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List<DBObject> list = new ArrayList<DBObject>();list.add(match); list.add(group);AggregationOutput Output = mongoTemplate.getCollection("表名").aggregate(list); |
遍历结果就不用在说了。上面已经详细描述了
第二种方法是不是比一种方式简单多了。但是比较考验自身对mongodb语句熟悉性。
【扩展】
接着上面的方法进行扩展
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//status 为0或者为1 ; type 不为11；time在beginDay ~ endDay时间段内DBObject match = (DBObject) JSON.parse("{$match:{'status':{$in:['0','1']}, type:{$ne:11},'time':{$gte:'"+beginDay+"',$lte:'"+endDay+"'}}}");//以用户Id分组，统计查询次数，取最后一次time的时间DBObject group = (DBObject) JSON.parse("{$group:{_id:'$userId', count:{$sum:1},lastTime:{$max:'$time'} }}");//在上一步统计出的结果中筛选次数大于100的数据DBObject groupMatch = (DBObject) JSON.parse("{$match:{count:{$gte:100}}}");//$project----查询结果中需要显示哪些字段，显示则设置为1。如下需要不显示_id 域（字段），则需如下指定：//db.集合名.aggregate( [ { $project : { _id: 0, count: 1 , lastSuccTime: 1 } } ] )DBObject project = (DBObject) JSON.parse("{$project:{_id:1,count:1,lastSuccTime:1}}");DBObject sort = (DBObject) JSON.parse("{$sort:{'count':-1}}");//排序List<DBObject> list = new ArrayList<DBObject>();list.add(match);list.add(group);list.add(groupMatch);list.add(project);list.add(sort);AggregationOutput catchOutPut = mongoTemplate.getCollection("表名") .aggregate(list);//查询结果 |
三、BasicDBObject+脚本语句
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BasicDBObject groupIndex = new BasicDBObject();BasicDBObject distinctQuery = new BasicDBObject();distinctQuery.put("userId", new BasicDBObject("$in", userIds));//UserIds数组BasicDBObject initIndex = new BasicDBObject();initIndex.put("count", 0);//给count赋初值// 脚本（doc代表数据库的数据.prev代表查询结果//prev.count这里的count就是上一步initIndex的count）String reduce = "function(doc, prev) {if(doc.status==0){prev.count+= 1;};}";List<Map<String, Object>> basicDBList = (List<Map<String, Object>>) mongoTemplate. getCollection("Collection").group(groupIndex, distinctQuery, initIndex, reduce, null); |
最后循环遍历List即可得到结果【PS：group这种聚合方式有个限制条件--->超过20000数据就会报错】
以上就是我在普通业务处理中用到mongodb聚合处理。如果有更好的方法或是有需要改进的地方，欢迎大家给我留言~
原文链接：https://juejin.im/post/5ab8a2306fb9a028d9372666
