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使用 Zip Code 数据集进行聚合

在本页面
本文档中的示例使用zipcodes集合。该系列可在以下网址获得:media.mongodb.org/zips.json。使用mongoimport将此数据集加载到mongod实例中。

数据模型

zipcodes集合中的每个文档都具有以下形式:
{
"_id": "10280",
"city": "NEW YORK",
"state": "NY",
"pop": 5574,
"loc": [
-74.016323,
40.710537
]
}
  • _id字段将 zip code 保存为 string。
  • city字段包含 city name。一个城市可以有多个与之关联的 zip code,因为城市的不同部分可以各自具有不同的 zip code。
  • state字段包含两个字母 state 缩写。
  • pop字段包含人口。
  • loc字段将位置保存为纬度经度对。

aggregate()方法

以下所有示例都使用mongo shell 中的aggregate()帮助程序。
aggregate()方法使用聚合管道将文档处理为聚合结果。 聚合管道多个阶段组成,每个阶段在文档沿着管道传递时都会对其进行处理。文档按顺序通过各个阶段。
mongo shell 中的aggregate()方法在聚合数据库命令提供了一个包装器。有关用于数据聚合操作的更惯用的界面,请参阅驱动的文档。

返回人口超过 1000 万的国家

以下聚合操作将返回总人口超过 1000 万的所有州:
db.zipcodes.aggregate( [
{ $group: { _id: “$state“, totalPop: { $sum: “$pop“ } } },
{ $match: { totalPop: { $gte: 10*1000*1000 } } }
] )
在此 example 中,聚合管道包含$group阶段,后跟$match阶段:
  • 阶段按state字段对zipcode集合的文档进行分组,为每个 state 计算totalPop字段,并为每个唯一的 state 输出文档。
    新的 per-state 文档有两个字段:_id字段和totalPop字段。 _id字段包含state的 value即: group by field。 totalPop字段是一个计算字段,包含每个 state 的总人口。要计算 value,$group使用$sum operator 为每个 state 添加填充字段(pop)。
    $group阶段之后,管道中的文档类似于以下内容:
    {
    “_id“ : “AK“,
    “totalPop“ : 550043
    }
  • $match阶段过滤这些分组文档,仅输出totalPop value 大于或等于 1000 万的文档。 $match阶段不会更改匹配的文档,但会不加修改地输出匹配的文档。
此聚合操作的等效SQL是:
SELECT state, SUM(pop) AS totalPop
FROM zipcodes
GROUP BY state
HAVING totalPop >= (10*1000*1000)
[success] 也可以看看
$group$match$sum

按 State 返回平均城市人口

以下聚合操作返回每个 state 中城市的平均人口数:
db.zipcodes.aggregate( [
{ $group: { _id: { state: “$state“, city: “$city“ }, pop: { $sum: “$pop“ } } },
{ $group: { _id: “$_id.state“, avgCityPop: { $avg: “$pop“ } } }
] )
在这个 example 中,聚合管道包含$group阶段,后跟另一个$group阶段:
  • 第一个阶段通过citystate的组合对文档进行分组,使用$sum表达式计算每个组合的总体,并为每个citystate组合输出一个文档。 [1]
    在管道中的这个阶段之后,文档类似于以下内容:
    {
    “_id“ : {
    “state“ : “CO“,
    “city“ : “EDGEWATER“
    },
    “pop“ : 13154
    }
  • 第二个$group阶段通过_id.state字段(i.e._id文档中的state字段)对管道中的文档进行分组,使用$avg表达式计算每个 state 的平均城市人口(avgCityPop),并为每个 state 输出一个文档。
此聚合操作产生的文档类似于以下内容:
{
“_id“ : “MN“,
“avgCityPop“ : 5335
}
[success] 也可以看看
$group$sum$avg

按 State 返回最大和最小城市

以下聚合操作按每个 state 的填充返回最小和最大的城市:
db.zipcodes.aggregate( [
{
$group:{
_id: { state: “$state“, city: “$city“ },
pop: { $sum: “$pop“ }
}
},
{ $sort: { pop: 1 } },
{
$group:{
_id : “$_id.state“,
biggestCity: { $last: “$_id.city“ },
biggestPop: { $last: “$pop“ },
smallestCity: { $first: “$_id.city“ },
smallestPop: { $first: “$pop“ }
}
},
// the following $project is optional, and
// modifies the output format.
{
$project:{
_id: 0,
state: “$_id“,
biggestCity: { name: “$biggestCity“, pop: “$biggestPop“ },
smallestCity: { name: “$smallestCity“, pop: “$smallestPop“ }
}
}
] )
在此 example 中,聚合管道包含$group阶段,$sort阶段,另一个$group阶段和$project阶段:
  • 第一个$group阶段通过citystate的组合对文档进行分组,计算每个组合的pop值的,并为每个citystate组合输出一个文档。
    在管道的这个阶段,文档类似于以下内容:
    {
    “_id“ : {
    “state“ : “CO“,
    “city“ : “EDGEWATER“
    },
    “pop“ : 13154
    }
  • $sort阶段通过pop field value 对管道中的文档进行排序,从最小到最大; 即:通过增加 order。此操作不会更改文档。
  • 下一个$group阶段按_id.state字段(即:_id文档中的state字段)对 now-sorted 文档进行分组,并为每个 state 输出一个文档。
    该阶段还为每个 state 计算以下四个字段。使用$last表达式,$group operator 创建biggestCitybiggestPop字段,用于存储人口和人口最多的城市。使用$first表达式,$group operator 创建smallestCitysmallestPop字段,用于存储人口和人口最少的城市。
    在管道的这个阶段,文件类似于以下内容:
    {
    “_id“ : “WA“,
    “biggestCity“ : “SEATTLE“,
    “biggestPop“ : 520096,
    “smallestCity“ : “BENGE“,
    “smallestPop“ : 2
    }
  • 最后的$project阶段将_id字段重命名为state,并将biggestCitybiggestPopsmallestCitysmallestPop移动到biggestCitysmallestCity嵌入文档中。
此聚合操作的输出文档类似于以下内容:
{
“state“ : “RI“,
“biggestCity“ : {
“name“ : “CRANSTON“,
“pop“ : 176404
},
“smallestCity“ : {
“name“ : “CLAYVILLE“,
“pop“ : 45
}
}
[1]
一个城市可以有多个与之关联的 zip code,因为城市的不同部分可以各自具有不同的 zip code。
译者:李冠飞
校对:李冠飞