使用聚合转换您的数据

本页内容

概述

比较聚合与查找操作
限制
聚合示例
构建并执行聚合管道
解释聚合
附加信息
API 文档

概述

在本指南中，您可以了解如何使用 Kotlin 同步驱动程序执行 聚合操作。

您可以使用聚合操作来处理 MongoDB 集合中的数据，并返回计算结果。MongoDB 聚合框架是查询 API 的一部分，它基于数据处理管道的概念。文档进入一个包含一个或多个阶段的管道，每个阶段都转换文档以输出最终的聚合结果。

您可以将聚合操作视为类似于汽车工厂。汽车工厂有一条装配线，其中包含装配站和专用工具，用于执行特定的工作，如钻孔和焊接。原材料进入工厂，然后装配线将其转换和组装成成品。

聚合管道 是装配线，聚合阶段 是装配站，而 运算符表达式 是专用工具。

比较聚合操作和查找操作

您可以使用查找操作执行以下操作

选择要返回的文档
选择要返回的字段
排序结果

您可以使用聚合操作执行以下操作

执行查找操作
重命名字段
计算字段
汇总数据
分组值

限制

使用聚合操作时，以下限制适用

返回的文档不得违反BSON文档大小限制为16兆字节。
默认情况下，管道阶段具有100兆字节的内存限制。您可以通过使用allowDiskUse()方法从AggregateIterable类来超过此限制。

重要

$graphLookup异常

具有严格100兆字节内存限制的$graphLookup阶段会忽略allowDiskUse选项。

聚合示例

本节中的示例使用来自Atlas样本数据集的sample_restaurants数据库中的restaurants集合。要了解如何创建免费的MongoDB Atlas集群并加载样本数据集，请参阅使用Atlas入门指南。

以下Kotlin数据类模型表示此集合中的文档

data class Restaurant(
    val name: String,
    val cuisine: String,
    val borough: String
)

构建并执行聚合管道

要对集合中的文档进行聚合，请将聚合阶段列表传递给aggregate()方法。

以下示例输出纽约市每个区面包店的数量。以下代码创建了一个包含以下阶段的聚合管道：

一个用于过滤 cuisine 字段值为 "Bakery" 的文档的 $match 阶段。
一个用于按 borough 字段对匹配的文档进行分组，并生成该字段每个不同值的文档计数 $group 阶段。

val pipeline = listOf(
    Aggregates.match(Filters.eq(Restaurant::cuisine.name, "Bakery")),
    Aggregates.group("\$borough", Accumulators.sum("count", 1))
)
val results = collection.aggregate<Document>(pipeline)
results.forEach { result ->
    println(result)
}

Document{{_id=Bronx, count=71}}
Document{{_id=Manhattan, count=221}}
Document{{_id=Brooklyn, count=173}}
Document{{_id=Queens, count=204}}
Document{{_id=Staten Island, count=20}}
Document{{_id=Missing, count=2}}

提示

在指定 $group 聚合阶段的分组键时，请确保使用反斜杠字符（\）转义任何 $ 字符。

解释聚合

要查看 MongoDB 执行操作的信息，您可以在管道中包含 $explain 聚合阶段。当 MongoDB 解释一个操作时，它返回 执行计划 和性能统计信息。执行计划是 MongoDB 完成操作的可能方式之一。当您指示 MongoDB 解释操作时，它将返回为操作选择的计划以及任何被拒绝的执行计划。

以下代码示例运行了前面部分中显示的相同聚合操作，并添加了 $explain 阶段以输出操作细节

print(collection.aggregate(pipeline).explain())

{
  "explainVersion": "2",
  "queryPlanner": {
      "namespace": "sample_restaurants.restaurants"
      "indexFilterSet": false,
      "parsedQuery": {
        "cuisine": {"$eq": "Bakery"}
      },
      "queryHash": "865F14C3",
      "planCacheKey": "0697561B",
      "optimizedPipeline": true,
      "maxIndexedOrSolutionsReached": false,
      "maxIndexedAndSolutionsReached": false,
      "maxScansToExplodeReached": false,
      "winningPlan": { ... }
      ...
  }
  ...
}