Aggregation-聚合查询

本文详细介绍了MongoDB中的聚合查询操作,通过示例展示了如何使用$match、$group、$sort和$limit等操作符实现SQL中的聚合功能,如筛选、分组、求和与排序。同时,还演示了如何根据字段长度进行排序,帮助读者掌握MongoDB的数据处理能力。

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一、Aggregation-聚合查询和mysql sql语句对应

Aggregation:

参数说明:sql(Operators)

     where ($match) 、group by ($group) 、having($match)、select($project)、order by($sort)、limit($limit)

     sum($sum)、count($sum)、join($lookup)

SELECT cust_id, SUM(price) as total
FROM orders
WHERE status = 'A'
GROUP BY cust_id
HAVING total > 250

db.orders.aggregate([
    {$match: {status: 'A'}},
    {$group: {_id: "$cust_id",total: { $sum: "$price"}}},
    {$match: {total: { $gt: 250}}}
])

二、更加字段长度排序

db.collection.aggregate(
    [
        {$project: {
            "field": 1,
            "field_length": { $strLenCP: "$field" }
        }},
        {$sort: {"field_length": -1}},
        {$project: {"field_length": 0}},
    ]
)
### 本地聚合在分布式系统中的概念 本地聚合是指数据处理过程中,在各个节点上先执行部分计算工作,然后再将中间结果汇总到一起完成最终的全局运算。这种方式可以有效减少网络传输的数据量并提高整体性能[^1]。 对于分布式追踪系统的实现而言,像Jaeger这样的工具会收集来自不同服务实例的日志记录,并通过分析这些日志来构建请求调用链路图谱。而在进行统计指标计算时,则可以在各采集端点处预先做一次局部求和或其他形式的简化操作后再上报给中心服务器进一步加工处理。 当涉及到数据库查询优化方面,许多现代关系型以及NoSQL存储引擎都支持分片级别的预处理机制。例如MongoDB允许用户定义MapReduce作业,在此期间文档会被分配至特定的工作单元内独立完成初步筛选与累加动作;之后再由协调者负责合并子集成果形成完整的响应消息返回给客户端应用层面上看。 #### 实现示例:基于Spark框架下的Word Count案例展示如何利用广播变量配合本地聚合技术加速大规模文本文件词频统计过程: ```scala import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object LocalAggregationExample { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setAppName("Local Aggregation Example").setMaster("local[*]") val sc = new SparkContext(conf) // 创建一个包含单词列表的RDD val wordsList = List("apple", "banana", "orange", "apple", "grape", "banana", "apple") val wordsRDD = sc.parallelize(wordsList) // 使用mapPartitionsWithIndex函数实现在每个分区内部进行计数 val wordCountsByPartition = wordsRDD.mapPartitionsWithIndex { (index, iterator) => var countMap = Map.empty[String, Int] while (iterator.hasNext) { val word = iterator.next() countMap += (word -> (countMap.getOrElse(word, 0) + 1)) } countMap.iterator }.reduceByKey(_ + _).collect() println(s"Final Word Counts after local aggregation within partitions:\n${wordCountsByPartition.mkString("\n")}") sc.stop() } } ``` 上述代码片段展示了怎样借助`mapPartitionsWithIndex`方法让每一个worker上的task都能对自己所持有的那份输入源单独实施频率测量逻辑,最后经由`reduceByKey`算子把分散于各地的结果加以合成得到全貌性的统计数据输出。
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