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一、BasicDBObject
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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:
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:
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("$exists",false)) 就是“status”不存在(MongoDB文档可不等于实体的字段)
2.拼接match
DBObject Match = new BasicDBObject("$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
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:
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)
Select.put("count", new BasicDBObject("$sum", 1));
5.拼接$group
DBObject Group = new BasicDBObject("$group", Select);
至此。我们拼接,mongodb的语句到此结束
下面我们开始查询操作:
import com.mongodb.AggregationOutput; import org.springframework.data.mongodb.core.MongoTemplate; AggregationOutput Output = mongoTemplate.getCollection("这里是mongodb的数据表名") .aggregate(Match, Group);
读取查询结果:
Iterablemap = Output.results(); //遍历map for (DBObject dbObject : map) { //这里读取到的map为{"_id":{"userId":1,"status"0}}... Map resultMap = (Map ) dbObject.get("_id"); //这里截取掉.0 Integer userId = Integer.parseInt(CommUtil.toString(ausgMap.get("userId")).replace(".0","")); //在这里我们就可以对我们的数据进行操作了; Integer count = Integer.parseInt(CommUtil.toString(dbObject.get("count"))); }
二、DBObject
不多说,如果大家觉得第一种方法特别长篇大论,那么下面我给大家带来一种代码更简洁的聚合查询:
直接上代码吧。
1.注意导入的包:
import com.mongodb.DBObject; import com.mongodb.util.JSON;
2.$macth:
(beginDay-查询开始日期;endDay-查询结束日期)
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)
DBObject group = (DBObject) JSON.parse("{$group:{_id:'$userId', count:{$sum:1},total:{$sum:'$amount'},maxSigle:{$max:'$amount'}}}");
条件拼接完,开始查询:
Listlist = new ArrayList (); list.add(match); list.add(group); AggregationOutput Output = mongoTemplate.getCollection("表名").aggregate(list);
遍历结果就不用在说了。上面已经详细描述了
第二种方法是不是比一种方式简单多了。但是比较考验自身对mongodb语句熟悉性。
【扩展】
接着上面的方法进行扩展
//status 为0或者为1 ; type 不为11;time在beginDay ~ endDay时间段内 DBObject match = (DBObject) JSON.parse("{$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("{$sort:{'count':-1}}");//排序 Listlist = new ArrayList (); list.add(match); list.add(group); list.add(groupMatch); list.add(project); list.add(sort); AggregationOutput catchOutPut = mongoTemplate.getCollection("表名") .aggregate(list);//查询结果
三、BasicDBObject+脚本语句
BasicDBObject groupIndex = new BasicDBObject(); BasicDBObject distinctQuery = new BasicDBObject(); distinctQuery.put("userId", new BasicDBObject("$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
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~
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