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MongoDB数据库聚合之分组统计$group的用法完整指南

时间：2026-09-10 08:18:01 编辑：袖梨 来源：一聚教程网

平时做技术实践时，很多问题不是概念不会，而是细节没串起来。拿“MongoDB数据库聚合之分组统计$group的用法”来说，它看着像小点，放到项目里常会牵出环境、配置、兼容性和维护成本。下面按实际采用顺序，把思路、关键写法和容易踩坑的地方讲清楚，便于大家直接对照操作。

前言

结合项目来看，MongoDB不像关系型数据库，普通的查询不兼容汇总，要进行复杂的分组汇总，需采用聚合管道，$group能够说是MongoDB聚合管道进行数据分析最常用的一个阶段。该阶段根据分组键值（组键）把文档分成若干组，每个唯一的键值对应一个文档。组键通常是一个或多个字段，也能够是表达式的结果。$group阶段输出的结果中，_id字段的值就是组键的值，输出文档中还能够包含汇总表达式的字段，汇总表达式的功能很丰富，下面的列表会轻松介绍，具体的采用方法能够参考详细说明。

$group的语法

{
 $group:
   {
     _id: <expression>, // 组键，就是分组的键值字段或表达式
     <field1>: { <accumulator1> : <expression1> },
     ...
   }
 }

字段说明：

字段说明
_id不可省略，借助_id表达式指定分组的依据，如果直接指定_id的值为null或常量，则把全部的输入文档汇总后得到一个文档
field可选，汇总表达式计算的结果
_id和field能够是任何合法的表达式。

分组汇总操作符

理解这一步时，分组汇总操作符比较多，功能丰富且强大，这里简要介绍其用途，详细的用法后续再专文介绍。

操作符用途介绍
$accumulator得到累加结果
$addToSet结合项目来看，把分组中不重复的表达式的值作为数组得到，注意数组的元素无序的，类似分组内的distinct
$avg得到数值的平均值。非数值会被忽略
$bottom按照指定的顺序得到分组中最后一个元素
$bottomN落到代码里，按照指定的顺序得到分组中最后N个元素字段的集合，如果分组元素数量小于N，则得到全部
$count得到分组内的元素数量
$first得到分组内第一个元素表达式的结果
$firstN得到分组内前n个元素的聚合。只有文档有序时才有意义
$last得到分组中最后一个文档的表达式的结果
$lastN得到分组内最后n个元素的聚合。只有文档有序时才有意义
$max得到每个分组表达式值的最大值
$maxN得到分组内最大的n个元素的集合
$median得到分组中的中位数
$mergeObjects得到分组合并后的文档
$min得到分组内表达式的最小值
$percentile得到与指定百分位数值相对应的值的数组
$push得到每个分组表达式值的数组
$stdDevPop得到标准差
$stdDevSamp得到样本标准差
$sum得到合计值，忽略空值
$top根据指定的顺序得到组内最前面的元素
$topN根据指定的顺序得到组内前N个元素的聚合

注意

  • $group采用内存不能超过100M，超过会报错。如果想要处理更多数据或者少用一些内存，可采用allowDiskUse选项把数据写入临时文件。
  • 当采用$first、$last等操作符时，能够考虑在参与排序的分组字段上添加索引，某些情况下，这些操作能够采用索引更快定位到相应的记录。

一些例子

统计数量

新建并插入数据：

db.sales.insertMany([
  { "_id" : 1, "item" : "abc", "price" : Decimal128("10"), "quantity" : Int32("2"), "date" : ISODate("2014-03-01T08:00:00Z") },
  { "_id" : 2, "item" : "jkl", "price" : Decimal128("20"), "quantity" : Int32("1"), "date" : ISODate("2014-03-01T09:00:00Z") },
  { "_id" : 3, "item" : "xyz", "price" : Decimal128("5"), "quantity" : Int32( "10"), "date" : ISODate("2014-03-15T09:00:00Z") },
  { "_id" : 4, "item" : "xyz", "price" : Decimal128("5"), "quantity" :  Int32("20") , "date" : ISODate("2014-04-04T11:21:39.736Z") },
  { "_id" : 5, "item" : "abc", "price" : Decimal128("10"), "quantity" : Int32("10") , "date" : ISODate("2014-04-04T21:23:13.331Z") },
  { "_id" : 6, "item" : "def", "price" : Decimal128("7.5"), "quantity": Int32("5" ) , "date" : ISODate("2015-06-04T05:08:13Z") },
  { "_id" : 7, "item" : "def", "price" : Decimal128("7.5"), "quantity": Int32("10") , "date" : ISODate("2015-09-10T08:43:00Z") },
  { "_id" : 8, "item" : "abc", "price" : Decimal128("10"), "quantity" : Int32("5" ) , "date" : ISODate("2016-02-06T20:20:13Z") },
])

统计sales全部文档数量

相当于collection.find({}).count()

db.sales.aggregate( [
  {
    $group: {
       _id: null,
       count: { $count: { } }
    }
  }
] )

结果：

{ "_id" : null, "count" : 8 }

检索不同的值，等价于distinct

仍以上例的sales集合数据为例

db.sales.aggregate( [ { $group : { _id : "$item" } } ] )

结果：

{ "_id" : "abc" }
{ "_id" : "jkl" }
{ "_id" : "def" }
{ "_id" : "xyz" }

等价于：

db.sales.distinct("item")

按Item分组

实际处理时，下面的聚合先按照item进行分组，计算每个item销售总额，同时且得到大于等于100的item。

db.sales.aggregate(
  [
    //阶段1
    {
      $group :
        {
          _id : "$item",
          totalSaleAmount: { $sum: { $multiply: [ "$price", "$quantity" ] } }
        }
     },
     //阶段2
     {
       $match: { "totalSaleAmount": { $gte: 100 } }
     }
   ]
 )

阶段1：$group阶段，根据item进行分组，同时计算每个item的销售总额。

阶段2：$math阶段，过滤结果文档，只得到销售总额totalSaleAmount大于等于100的文档。

结果：

{ "_id" : "abc", "totalSaleAmount" : Decimal128("170") }
{ "_id" : "xyz", "totalSaleAmount" : Decimal128("150") }
{ "_id" : "def", "totalSaleAmount" : Decimal128("112.5") }

计算总数、合计和平均值

新建一个sales集合并插入记录：

db.sales.insertMany([
  { "_id" : 1, "item" : "abc", "price" : Decimal128("10"), "quantity" : Int32("2"), "date" : ISODate("2014-03-01T08:00:00Z") },
  { "_id" : 2, "item" : "jkl", "price" : Decimal128("20"), "quantity" : Int32("1"), "date" : ISODate("2014-03-01T09:00:00Z") },
  { "_id" : 3, "item" : "xyz", "price" : Decimal128("5"), "quantity" : Int32( "10"), "date" : ISODate("2014-03-15T09:00:00Z") },
  { "_id" : 4, "item" : "xyz", "price" : Decimal128("5"), "quantity" :  Int32("20") , "date" : ISODate("2014-04-04T11:21:39.736Z") },
  { "_id" : 5, "item" : "abc", "price" : Decimal128("10"), "quantity" : Int32("10") , "date" : ISODate("2014-04-04T21:23:13.331Z") },
  { "_id" : 6, "item" : "def", "price" : Decimal128("7.5"), "quantity": Int32("5" ) , "date" : ISODate("2015-06-04T05:08:13Z") },
  { "_id" : 7, "item" : "def", "price" : Decimal128("7.5"), "quantity": Int32("10") , "date" : ISODate("2015-09-10T08:43:00Z") },
  { "_id" : 8, "item" : "abc", "price" : Decimal128("10"), "quantity" : Int32("5" ) , "date" : ISODate("2016-02-06T20:20:13Z") },
])

按照日期分组

下面的聚合管道计算2014年的销售总额、平均销量和销售数量

db.sales.aggregate([
  //阶段1
  {
    $match : { "date": { $gte: new ISODate("2014-01-01"), $lt: new ISODate("2015-01-01") } }
  },
  //阶段2
  {
    $group : {
       _id : { $dateToString: { format: "%Y-%m-%d", date: "$date" } },
       totalSaleAmount: { $sum: { $multiply: [ "$price", "$quantity" ] } },
       averageQuantity: { $avg: "$quantity" },
       count: { $sum: 1 }
    }
  },
  //阶段3
  {
    $sort : { totalSaleAmount: -1 }
  }
 ])

阶段1采用$math只允许2014年的数据进入下一阶段.

阶段2采用$group根据日期进行分组，统计每个分组的销售总额、平均销量和销售数量。

阶段3采用$sort按照销售总额进行降序排序

结果：

{
   "_id" : "2014-04-04",
   "totalSaleAmount" : Decimal128("200"),
   "averageQuantity" : 15, "count" : 2
}
{
   "_id" : "2014-03-15",
   "totalSaleAmount" : Decimal128("50"),
   "averageQuantity" : 10, "count" : 1
}
{
   "_id" : "2014-03-01",
   "totalSaleAmount" : Decimal128("40"),
   "averageQuantity" : 1.5, "count" : 2
}

按控制null分组

落到代码里，下面的聚合操作，指定分组_id为空，计算集合中所有文档的总销售额、平均数量和计数。

db.sales.aggregate([
  {
    $group : {
       _id : null,
       totalSaleAmount: { $sum: { $multiply: [ "$price", "$quantity" ] } },
       averageQuantity: { $avg: "$quantity" },
       count: { $sum: 1 }
    }
  }
 ])

结果：

{
"_id" : null,
"totalSaleAmount" : Decimal128("452.5"),
"averageQuantity" : 7.875,
"count" : 8
}

数据透视

新建books集合并插入数据

db.books.insertMany([
  { "_id" : 8751, "title" : "The Banquet", "author" : "Dante", "copies" : 2 },
  { "_id" : 8752, "title" : "Divine Comedy", "author" : "Dante", "copies" : 1 },
  { "_id" : 8645, "title" : "Eclogues", "author" : "Dante", "copies" : 2 },
  { "_id" : 7000, "title" : "The Odyssey", "author" : "Homer", "copies" : 10 },
  { "_id" : 7020, "title" : "Iliad", "author" : "Homer", "copies" : 10 }
])

根据作者对标题分组

下面的聚合操作将books集合中的数据透视为按作者分组的标题。

db.books.aggregate([
   { $group : { _id : "$author", books: { $push: "$title" } } }
 ])

结果

{ "_id" : "Homer", "books" : [ "The Odyssey", "Iliad" ] }
{ "_id" : "Dante", "books" : [ "The Banquet", "Divine Comedy", "Eclogues" ] }

根据作者对文档分组

db.books.aggregate([
   // 阶段1
   {
     $group : { _id : "$author", books: { $push: "$$ROOT" } }
   },
   // 阶段2
   {
     $addFields:
       {
         totalCopies : { $sum: "$books.copies" }
       }
   }
 ])

阶段1：分组$group，根据作者对文档进行分组，采用$$ROOT把文档作为books的元素。

阶段2：$addFields会在输出文档中添加一个字段，即每位作者的图书总印数。

结果：

{
"_id" : "Homer",
"books" :
[
{ "_id" : 7000, "title" : "The Odyssey", "author" : "Homer", "copies" : 10 },
{ "_id" : 7020, "title" : "Iliad", "author" : "Homer", "copies" : 10 }
],
"totalCopies" : 20
}

{
"_id" : "Dante",
"books" :
[
{ "_id" : 8751, "title" : "The Banquet", "author" : "Dante", "copies" : 2 },
{ "_id" : 8752, "title" : "Divine Comedy", "author" : "Dante", "copies" : 1 },
{ "_id" : 8645, "title" : "Eclogues", "author" : "Dante", "copies" : 2 }
],
"totalCopies" : 5
}

以上内容参考mongodb官方文档整理而来

总结

到此这篇关于MongoDB数据库聚合之分组统计$group的用法详解的文章就介绍到这了,更多相关MongoDB分组统计$group用法内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多兼容脚本之家！

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