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使用聚合转换数据

本页内容

  • 概述
  • 聚合与查找操作比较
  • 局限性
  • 聚合示例
  • 解释聚合
  • 更多信息
  • MongoDB 服务器手册
  • 聚合教程
  • API 文档

概述

在本指南中，您可以学习如何使用PyMongo执行 聚合操作。

聚合操作处理您的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，该管道将文档转换为聚合结果。

聚合操作类似于汽车工厂。汽车工厂有一条装配线，装配线上有装配站和专用工具来完成特定工作，如钻孔和焊接。原始部件进入工厂，然后装配线将其转换并组装成成品。

聚合管道 是装配线，聚合阶段 是装配站，而 操作表达式 是专用工具。

聚合操作与查找操作

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

  • 对结果进行排序

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

限制条件

在使用聚合操作时，请注意以下限制条件：

  • 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，管道阶段有100兆字节的内存限制。您可以通过使用 allowDiskUse 关键字参数来超过此限制。aggregate() 方法的 allowDiskUse 关键字参数。

重要

$graphLookup 异常

$graphLookup 阶段有严格的100兆字节内存限制，并且忽略 allowDiskUse 参数。

聚合示例

注意

此示例使用 Atlas 示例数据集 中的 sample_restaurants.restaurants 集合。有关如何创建免费的 MongoDB Atlas 集群并加载示例数据集的说明，请参阅 使用 PyMongo 入门。

要执行聚合，请将聚合阶段列表传递给 collection.aggregate() 方法。

以下代码示例生成了纽约每个区面包店的数量。为此，它使用以下阶段的聚合管道：

  • 一个 $match 阶段，用于过滤出 cuisine 字段包含值 "Bakery" 的文档。

  • 一个 $group 阶段，按 borough 字段对匹配的文档进行分组，并对每个不同值累计文档计数。

# Define an aggregation pipeline with a match stage and a group stage
pipeline = [
    { "$match": { "cuisine": "Bakery" } },
    { "$group": { "_id": "$borough", "count": { "$sum": 1 } } }
]
# Execute the aggregation
aggCursor = collection.aggregate(pipeline)
# Print the aggregated results
for document in aggCursor:
    print(document)

前面的代码示例生成的输出类似于以下内容：

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

解释聚合

要查看有关 MongoDB 执行您的操作的信息，您可以指示 MongoDB 对其进行 解释。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 MongoDB 执行的计划以及任何被拒绝的执行计划。

为了解释聚合操作，您可以使用PyMongoExplain库或数据库命令。选择下面的相应标签，查看每种方法的示例。

提示

您可以使用Python的pprint模块使解释结果更容易阅读

import pprint
...
pprint.pp(result)

更多信息

MongoDB服务器手册

要查看表达式运算符的完整列表，请参阅聚合运算符。

要了解如何组装聚合管道并查看示例，请参阅聚合管道。

要了解更多关于创建管道阶段的信息，请参阅聚合阶段。

要了解更多关于解释MongoDB操作的信息，请参阅解释输出和查询计划。

聚合教程

要查看常见聚合任务的逐步解释，请参阅聚合教程。

API文档

有关使用PyMongo执行聚合操作的更多信息，请参阅以下API文档

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聚合教程 →

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