Mongodb SQL 到聚合映射快速参考
SQL 映射
聚合管道允许MongoDB 提供原生聚合功能,对应于 SQL 中许多常见的数据聚合操作。比如:GROUP BY、COUNT()、UNION ALL
测试数据
For MySQL
root@localhost 14:40:40 [test]> select * from orders;
+-----+---------+---------------------+-------+--------+
| _id | cust_id | ord_date | price | status |
+-----+---------+---------------------+-------+--------+
| 1 | A | 2023-06-01 00:00:00 | 15 | 1 |
| 2 | A | 2023-06-08 00:00:00 | 60 | 1 |
| 3 | B | 2023-06-08 00:00:00 | 55 | 1 |
| 4 | B | 2023-06-18 00:00:00 | 26 | 1 |
| 5 | B | 2023-06-19 00:00:00 | 40 | 1 |
| 6 | C | 2023-06-19 00:00:00 | 38 | 1 |
| 7 | C | 2023-06-20 00:00:00 | 21 | 1 |
| 8 | D | 2023-06-20 00:00:00 | 76 | 1 |
| 9 | D | 2023-06-20 00:00:00 | 51 | 1 |
| 10 | D | 2023-06-23 00:00:00 | 23 | 1 |
+-----+---------+---------------------+-------+--------+
10 rows in set (0.00 sec)root@localhost 14:41:19 [test]> select * from orders_item;
+-----+----------+---------+-----+-------+
| _id | order_id | sku | qty | price |
+-----+----------+---------+-----+-------+
| 1 | 4 | apple | 10 | 2.5 |
| 2 | 6 | carrots | 10 | 1 |
| 3 | 6 | apples | 10 | 2.5 |
| 4 | 1 | apple | 5 | 2.5 |
| 5 | 1 | apples | 5 | 2.5 |
| 6 | 2 | apple | 8 | 2.5 |
| 7 | 2 | banana | 5 | 10 |
| 8 | 9 | carrots | 5 | 1 |
| 9 | 9 | apples | 10 | 2.5 |
| 10 | 9 | apple | 10 | 2.5 |
| 11 | 3 | apple | 10 | 2.5 |
| 12 | 3 | pears | 10 | 2.5 |
| 13 | 5 | banana | 5 | 10 |
| 14 | 7 | apple | 10 | 2.5 |
| 15 | 8 | banana | 5 | 10 |
| 16 | 8 | apples | 10 | 2.5 |
| 17 | 10 | apple | 10 | 2.5 |
+-----+----------+---------+-----+-------+
17 rows in set (0.01 sec)
For Mongodb :
sit_rs1:PRIMARY> db.orders.find().sort({"_id": 1});
{ "_id" : 1, "cust_id" : "A", "ord_date" : ISODate("2023-06-01T00:00:00Z"), "price" : 15, "items" : [ { "sku" : "apple", "qty" : 5, "price" : 2.5 }, { "sku" : "apples", "qty" : 5, "price" : 2.5 } ], "status" : "1" }
{ "_id" : 2, "cust_id" : "A", "ord_date" : ISODate("2023-06-08T00:00:00Z"), "price" : 60, "items" : [ { "sku" : "apple", "qty" : 8, "price" : 2.5 }, { "sku" : "banana", "qty" : 5, "price" : 10 } ], "status" : "1" }
{ "_id" : 3, "cust_id" : "B", "ord_date" : ISODate("2023-06-08T00:00:00Z"), "price" : 55, "items" : [ { "sku" : "apple", "qty" : 10, "price" : 2.5 }, { "sku" : "pears", "qty" : 10, "price" : 2.5 } ], "status" : "1" }
{ "_id" : 4, "cust_id" : "B", "ord_date" : ISODate("2023-06-18T00:00:00Z"), "price" : 26, "items" : [ { "sku" : "apple", "qty" : 10, "price" : 2.5 } ], "status" : "1" }
{ "_id" : 5, "cust_id" : "B", "ord_date" : ISODate("2023-06-19T00:00:00Z"), "price" : 40, "items" : [ { "sku" : "banana", "qty" : 5, "price" : 10 } ], "status" : "1" }
{ "_id" : 6, "cust_id" : "C", "ord_date" : ISODate("2023-06-19T00:00:00Z"), "price" : 38, "items" : [ { "sku" : "carrots", "qty" : 10, "price" : 1 }, { "sku" : "apples", "qty" : 10, "price" : 2.5 } ], "status" : "1" }
{ "_id" : 7, "cust_id" : "C", "ord_date" : ISODate("2023-06-20T00:00:00Z"), "price" : 21, "items" : [ { "sku" : "apple", "qty" : 10, "price" : 2.5 } ], "status" : "1" }
{ "_id" : 8, "cust_id" : "D", "ord_date" : ISODate("2023-06-20T00:00:00Z"), "price" : 76, "items" : [ { "sku" : "banana", "qty" : 5, "price" : 10 }, { "sku" : "apples", "qty" : 10, "price" : 2.5 } ], "status" : "1" }
{ "_id" : 9, "cust_id" : "D", "ord_date" : ISODate("2023-06-20T00:00:00Z"), "price" : 51, "items" : [ { "sku" : "carrots", "qty" : 5, "price" : 1 }, { "sku" : "apples", "qty" : 10, "price" : 2.5 }, { "sku" : "apple", "qty" : 10, "price" : 2.5 } ], "status" : "1" }
{ "_id" : 10, "cust_id" : "D", "ord_date" : ISODate("2023-06-23T00:00:00Z"), "price" : 23, "items" : [ { "sku" : "apple", "qty" : 10, "price" : 2.5 } ], "status" : "1" }
示例一:客户订单统计
按客户分组,统计每个客户订单数量,并计算订单总价格,按价格从高到低排序。 可以使用聚合管道的方式,如下:
$group
- 按指定的标识符表达式对输入文档进行分组,并将累加器表达式(如果指定)应用于每个组。消耗所有输入文档并为每个不同组输出一个文档。输出文档仅包含标识符字段和累积字段(如果指定)。
$sort
- 按指定的排序键对文档流重新排序。仅顺序发生变化;文件保持不变。对于每个输入文档,输出一个文档。
SQL 示例:
root@localhost 14:41:26 [test]> SELECT cust_id, count(*), SUM(price) AS total FROM orders GROUP BY cust_id order by total desc;
+---------+----------+-------+
| cust_id | count(*) | total |
+---------+----------+-------+
| D | 3 | 150 |
| B | 3 | 121 |
| A | 2 | 75 |
| C | 2 | 59 |
+---------+----------+-------+
4 rows in set (0.00 sec)
MongoDB 示例:
sit_rs1:PRIMARY> db.orders.aggregate(
... [
... { $group: { _id: "$cust_id", count: { $sum: 1 }, total: { $sum: "$price" } } },
... { $sort: { total: -1 } }
... ]
... )
{ "_id" : "D", "count" : 3, "total" : 150 }
{ "_id" : "B", "count" : 3, "total" : 121 }
{ "_id" : "A", "count" : 2, "total" : 75 }
{ "_id" : "C", "count" : 2, "total" : 59 }
示例二:日期订单统计
对于每个唯一的cust_id 按 cust_id、ord_date 分组 ,对price字段求和并仅在总和大于 30时返回。不包括日期的时间部分。
$group
- 按指定的标识符表达式对输入文档进行分组,并将累加器表达式(如果指定)应用于每个组。消耗所有输入文档并为每个不同组输出一个文档。输出文档仅包含标识符字段和累积字段(如果指定)。
$match
- 过滤文档流以仅允许匹配的文档未经修改地传递到下一个管道阶段。 $match使用标准 MongoDB 查询。对于每个输入文档,输出一个文档(匹配)或零个文档(不匹配)。
$sort
- 按指定的排序键对文档流重新排序。仅顺序发生变化;文件保持不变。对于每个输入文档,输出一个文档。
SQL 示例:
root@localhost 14:42:51 [test]> SELECT cust_id, DATE(ord_date), SUM(price) AS total FROM orders GROUP BY cust_id, DATE(ord_date) HAVING total > 30 order by total desc;
+---------+----------------+-------+
| cust_id | DATE(ord_date) | total |
+---------+----------------+-------+
| D | 2023-06-20 | 127 |
| A | 2023-06-08 | 60 |
| B | 2023-06-08 | 55 |
| B | 2023-06-19 | 40 |
| C | 2023-06-19 | 38 |
+---------+----------------+-------+
5 rows in set (0.00 sec)
MongoDB 示例:
sit_rs1:PRIMARY> db.orders.aggregate(
... [
... { $group: { _id: { cust_id: "$cust_id", ord_date: { $dateToString: { format: "%Y-%m-%d", date: "$ord_date" } } }, total: { $sum: "$price" } } },
... { $match: { total: { $gt: 30 } } },
... { $sort: { total: -1 } }
...
... ]
... )
{ "_id" : { "cust_id" : "D", "ord_date" : "2023-06-20" }, "total" : 127 }
{ "_id" : { "cust_id" : "A", "ord_date" : "2023-06-08" }, "total" : 60 }
{ "_id" : { "cust_id" : "B", "ord_date" : "2023-06-08" }, "total" : 55 }
{ "_id" : { "cust_id" : "B", "ord_date" : "2023-06-19" }, "total" : 40 }
{ "_id" : { "cust_id" : "C", "ord_date" : "2023-06-19" }, "total" : 38 }
示例三:SKU商品统计
对于每个唯一的cust_id 按 用户分组 ,对 items 数组字段进行分解,统计每个用户的 SKU 总数量,如下:
$unwind
- 从输入文档解构数组字段以输出每个元素的文档。每个输出文档都用一个元素值替换数组。对于每个输入文档,输出n 个文档,其中n是数组元素的数量,对于空数组可以为零。
$group
- 按指定的标识符表达式对输入文档进行分组,并将累加器表达式(如果指定)应用于每个组。消耗所有输入文档并为每个不同组输出一个文档。输出文档仅包含标识符字段和累积字段(如果指定)。
$sort
- 按指定的排序键对文档流重新排序。仅顺序发生变化;文件保持不变。对于每个输入文档,输出一个文档。
SQL 示例:
root@localhost 17:58:04 [test]> SELECT cust_id, SUM(i.qty) as qty FROM orders o, orders_item i WHERE i.order_id = o._id GROUP BY cust_id order by qty desc;
+---------+------+
| cust_id | qty |
+---------+------+
| D | 50 |
| B | 35 |
| C | 30 |
| A | 23 |
+---------+------+
4 rows in set (0.00 sec)
MongoDB 示例:
sit_rs1:PRIMARY> db.orders.aggregate(
... [
... { $unwind: "$items" },
... { $group: { _id: "$cust_id", qty: { $sum: "$items.qty" } } },
... { $sort: { qty: -1 }}
... ]
... )
{ "_id" : "D", "qty" : 50 }
{ "_id" : "B", "qty" : 35 }
{ "_id" : "C", "qty" : 30 }
{ "_id" : "A", "qty" : 23 }
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