我正在玩 MongoDB，试图弄清楚如何做一个简单的
SELECT province, COUNT(*) FROM contest GROUP BY province
但我似乎无法使用聚合函数来计算它。我可以使用一些非常奇怪的组语法来做到这一点
db.user.group({
"key": {
"province": true
},
"initial": {
"count": 0
},
"reduce": function(obj, prev) {
if (true != null) if (true instanceof Array) prev.count += true.length;
else prev.count++;
}
});
但是使用聚合函数有更简单/更快的方法吗？
【问题讨论】：
标签： mongodb group-by aggregation-framework
这将是使用aggregate 的更简单方法：
db.contest.aggregate([
{"$group" : {_id:"$province", count:{$sum:1}}}
])
【讨论】：
"errmsg" : "exception: A pipeline stage specification object must contain exactly one field.", 时收到一条错误消息？
{ $sort: { count: -1 } }
我需要根据聚合函数的结果进行一些额外的操作。最后，我找到了一些聚合函数的解决方案，并根据 MongoDB 中的结果进行操作。我有一个集合Request，字段为request, source, status, requestDate。
单字段分组方式和计数：
db.Request.aggregate([
{"$group" : {_id:"$source", count:{$sum:1}}}
])
多个字段分组和计数：
db.Request.aggregate([
{"$group" : {_id:{source:"$source",status:"$status"}, count:{$sum:1}}}
])
使用字段排序的多个字段分组和计数：
db.Request.aggregate([
{"$group" : {_id:{source:"$source",status:"$status"}, count:{$sum:1}}},
{$sort:{"_id.source":1}}
])
Multiple Fields Group By & Count with Sort using Count:
db.Request.aggregate([
{"$group" : {_id:{source:"$source",status:"$status"}, count:{$sum:1}}},
{$sort:{"count":-1}}
])
【讨论】：
如果您需要多个列进行分组，请遵循此模型。在这里，我正在通过status 和type 进行计数：
db.BusinessProcess.aggregate({
"$group": {
_id: {
status: "$status",
type: "$type"
},
count: {
$sum: 1
}
}
})
【讨论】：
从 MongoDB 3.4 开始，您可以使用 $sortByCount 聚合。
根据指定表达式的值对传入文档进行分组，然后计算每个不同组中的文档计数。
https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/aggregation/sortByCount/
例如：
db.contest.aggregate([
{ $sortByCount: "$province" }
]);
【讨论】：
$sortByCount 实际上是一个“伪运算符”，就像从 MongoDB 3.4 引入的更多聚合阶段运算符一样。他们真正做的只是扩展到各自的聚合阶段。在这种情况下，$group 和 $sum: 1 如现有答案所示，还有一个额外的 $sort 阶段。除了“键入更少的代码” 之外，它们没有提供任何优势，这可能更具描述性，也可能不更具描述性（如果您喜欢这类事情）。恕我直言，代码中不同的$group 和$sort 阶段更具描述性，而且确实更灵活。
另外，如果您需要限制可以使用的分组：
db.events.aggregate(
{$match: {province: "ON"}},
{$group: {_id: "$date", number: {$sum: 1}}}
)
【讨论】：
这种类型的查询对我有用：
db.events.aggregate({$group: {_id : "$date", number: { $sum : 1} }} )
见http://docs.mongodb.org/manual/tutorial/aggregation-with-user-preference-data/
【讨论】：
db.contest.aggregate([
{ $match:{.....May be some match criteria...}},
{ $project: {"province":1,_id:0}},
{ $sortByCount: "$province" }
],{allowDiskUse:true});
MongoDB 对内存的排序操作有 32 MB 的限制，使用 allowDiskUse : true 这个选项，当你预先暴露这个查询数百万的数据时，它将在磁盘级别而不是在内存中排序。 MongoDB 聚合管道有 100MB 的限制，所以使用 $project 来减少流向下一个管道的数据。 如果您使用的是小数据，则无需使用 allowDiskUse 选项。
【讨论】：
从Mongo 5.0开始，我们也可以使用{ $count: { } } 作为{ $sum : 1 }的别名：
// { "province" : "Champagne-Ardenne" }
// { "province" : "Champagne-Ardenne" }
// { "province" : "Haute-Normandie" }
db.collection.aggregate([
{ $group: { _id: "$province", count: { $count: {} } } }
])
// { "_id" : "Champagne-Ardenne", "count" : 2 }
// { "_id" : "Haute-Normandie", "count" : 1 }
【讨论】：
对我有用的 Mongo shell 命令：
db.getCollection(<collection_name>).aggregate([{"$match": {'<key>': '<value to match>'}}, {"$group": {'_id': {'<group_by_attribute>': "$group_by_attribute"}}}])
【讨论】：