分组与总计

本页内容

简介

聚合任务摘要
开始之前
教程
为 2020 年的订单添加一个匹配阶段
添加一个按订单日期排序的阶段
添加一个按电子邮件地址分组的阶段
添加一个按首次订单日期排序的阶段
添加一个设置阶段以显示电子邮件地址
添加一个未设置阶段以删除不必要的字段
运行聚合管道
解读结果

简介

在本教程中，您将学习如何使用Node.js驱动程序构建聚合管道，对集合进行聚合，并通过完成和运行一个示例应用程序来打印结果。此聚合执行以下操作：

通过字段值匹配文档的子集
按公共字段值对文档进行分组
为每个结果文档添加计算字段

聚合任务摘要

本教程演示了如何对客户订单数据进行分组和分析。结果显示了2020年购买商品的客户列表，并包括每位客户2020年的订单历史。

本示例使用一个集合，orders，其中包含描述单个产品订单的文档。由于每个订单只能对应一个客户，因此订单文档按customer_id字段分组，该字段包含客户电子邮件地址。

开始之前

在开始本教程之前，请完成聚合模板应用的设置说明，以配置一个可用的Node.js应用程序。

设置应用后，通过添加以下代码到应用程序中，访问orders集合

const ordersColl = aggDB.collection("orders");

删除任何现有数据，并按照以下代码示例将示例数据插入到orders集合中

await ordersColl.deleteMany({});
const orderData = [
  {
    customer_id: "elise_smith@myemail.com",
    orderdate: new Date("2020-05-30T08:35:52Z"),
    value: 231,
  },
  {
    customer_id: "elise_smith@myemail.com",
    orderdate: new Date("2020-01-13T09:32:07Z"),
    value: 99,
  },
  {
    customer_id: "oranieri@warmmail.com",
    orderdate: new Date("2020-01-01T08:25:37Z"),
    value: 63,
  },
  {
    customer_id: "tj@wheresmyemail.com",
    orderdate: new Date("2019-05-28T19:13:32Z"),
    value: 2,
  },
  {
    customer_id: "tj@wheresmyemail.com",
    orderdate: new Date("2020-11-23T22:56:53Z"),
    value: 187,
  },
  {
    customer_id: "tj@wheresmyemail.com",
    orderdate: new Date("2020-08-18T23:04:48Z"),
    value: 4,
  },
  {
    customer_id: "elise_smith@myemail.com",
    orderdate: new Date("2020-12-26T08:55:46Z"),
    value: 4,
  },
  {
    customer_id: "tj@wheresmyemail.com",
    orderdate: new Date("2021-02-29T07:49:32Z"),
    value: 1024,
  },
  {
    customer_id: "elise_smith@myemail.com",
    orderdate: new Date("2020-10-03T13:49:44Z"),
    value: 102,
  },
];
await ordersColl.insertMany(orderData);

教程

为2020年的订单添加匹配阶段

首先，添加一个$match阶段，匹配2020年下订单的订单

pipeline.push({
  $match: {
    orderdate: {
      $gte: new Date("2020-01-01T00:00:00Z"),
      $lt: new Date("2021-01-01T00:00:00Z"),
    },
  },
});

添加一个排序阶段以按订单日期排序

接下来，添加一个$sort阶段，对orderdate字段进行升序排序，以便在下一阶段展示每个客户的最早2020年购买订单

pipeline.push({
  $sort: {
    orderdate: 1,
  },
});

为按电子邮件地址分组添加一个分组阶段

为按customer_id字段的值分组订单添加一个$group阶段。在这个阶段中，添加以下字段到结果文档中的聚合操作

first_purchase_date：客户首次购买日期
total_value：客户所有购买的总价值
total_orders：客户购买的总数量
orders：客户所有购买列表，包括每次购买的日期和价值

pipeline.push({
  $group: {
    _id: "$customer_id",
    first_purchase_date: { $first: "$orderdate" },
    total_value: { $sum: "$value" },
    total_orders: { $sum: 1 },
    orders: { $push: 
      { 
        orderdate: "$orderdate", 
        value: "$value" 
      }
    },
  },
});

添加一个排序阶段按首次订单日期排序

接下来，添加另一个$sort阶段，按升序对first_purchase_date字段进行排序

pipeline.push({
  $sort: {
    first_purchase_date: 1,
  },
});

添加一个设置阶段以显示电子邮件地址

在聚合管道中添加一个 $set 阶段，以从 _id 字段中的值重建 customer_id 字段，这些值是在 $group 阶段设置的。

pipeline.push({
  $set: {
    customer_id: "$_id",
  },
});

添加一个
删除不需要的字段。

最后，添加一个 $unset 阶段。该 $unset 阶段将从结果文档中删除 _id 字段。

pipeline.push({ $unset: ["_id"] });

运行聚合管道
。

将以下代码添加到您的应用程序末尾以在 orders 集合上执行聚合。

const aggregationResult = await ordersColl.aggregate(pipeline);

最后，在您的 shell 中运行以下命令以启动应用程序。

node agg_tutorial.js

解释结果
。

聚合返回以下2020年客户订单的摘要。

{
  first_purchase_date: 2020-01-01T08:25:37.000Z,
  total_value: 63,
  total_orders: 1,
  orders: [ { orderdate: 2020-01-01T08:25:37.000Z, value: 63 } ],
  customer_id: 'oranieri@warmmail.com'
}
{
  first_purchase_date: 2020-01-13T09:32:07.000Z,
  total_value: 436,
  total_orders: 4,
  orders: [
    { orderdate: 2020-01-13T09:32:07.000Z, value: 99 },
    { orderdate: 2020-05-30T08:35:52.000Z, value: 231 },
    { orderdate: 2020-10-03T13:49:44.000Z, value: 102 },
    { orderdate: 2020-12-26T08:55:46.000Z, value: 4 }
  ],
  customer_id: 'elise_smith@myemail.com'
}
{
  first_purchase_date: 2020-08-18T23:04:48.000Z,
  total_value: 191,
  total_orders: 2,
  orders: [
    { orderdate: 2020-08-18T23:04:48.000Z, value: 4 },
    { orderdate: 2020-11-23T22:56:53.000Z, value: 187 }
  ],
  customer_id: 'tj@wheresmyemail.com'
}

结果文档包含来自给定客户的全部订单的详细信息，按客户的电子邮件地址分组。

要查看本教程的完整代码，请参阅GitHub上的完成的分组和总计应用。

过滤子集

拆分数组并分组

简介