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MongoDB分組統(tǒng)計(jì)

MongoDB 在進(jìn)行分組統(tǒng)計(jì)時(shí)如果面對(duì)一些比較復(fù)雜的計(jì)算情況，往往會(huì)遇到 shell 腳本過于復(fù)雜的問題。而集算器 SPL 語言，則因其有豐富的函數(shù)庫及易用性恰好能彌補(bǔ) Mongo 這方面的不足。

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 MongoDB 作為 NOSQL 文檔型數(shù)據(jù)庫，在全球范圍得到廣泛的支持與應(yīng)用。在比較常用的數(shù)據(jù)庫功能中，相對(duì)于普通的增刪改查，使用 group 聚合分組統(tǒng)計(jì)有些復(fù)雜，而 MongoDB 也給予了支持。本文將對(duì)MongoDb分組的實(shí)現(xiàn)方法及示例進(jìn)行分析，通過在 MongoDB 腳本中操作、使用集算器 SPL 語言操作兩種操作途徑，進(jìn)行簡單的歸納總結(jié)。具體的問題場景包括以下幾個(gè)方面：

1. 內(nèi)嵌數(shù)組結(jié)構(gòu)的統(tǒng)計(jì)........................................................................... 1
2. 內(nèi)嵌文檔求和..................................................................................... 2
3. 分段分組結(jié)構(gòu)統(tǒng)計(jì).............................................................................. 4
4. 多字段分組統(tǒng)計(jì)................................................................................. 6  

1. 內(nèi)嵌數(shù)組結(jié)構(gòu)的統(tǒng)計(jì)

對(duì)嵌套數(shù)組結(jié)構(gòu)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理例如查詢考試科目的平均分及每個(gè)學(xué)生的總成績：

測試數(shù)據(jù)：

_idnamesexScroe
1TomF[{"lesson":" Physics","mark":60   },
  {"lesson":" Chemical","mark":72 }]
2JerryM[{"lesson":" Physics","mark":92   },
  {"lesson":" Math","mark":81 }]

期待統(tǒng)計(jì)結(jié)果：

Physics76
Tom132
Chemical72
Jerry173
Math81


Mongodb腳本：

db.student.aggregate( [
  {$unwind : "$scroe"},
{$group: {
  "_id":   {"lesson":"$scroe.lesson"} ,
  "qty":{"$avg": "$scroe.mark"}
  }
}
] )

db.student.aggregate( [
  {$unwind : "$scroe"},
{$group: {
  "_id": {"name"   :"$name"} ,
  "qty":{"$sum" :   "$scroe.mark"}
  }
}
 ] )

由于各科分?jǐn)?shù) scroe 是按課目、成績記錄的數(shù)組結(jié)構(gòu)，統(tǒng)計(jì)前需要將它拆解，將每科成績與學(xué)生對(duì)應(yīng)，然后再實(shí)現(xiàn)分組計(jì)算。這需要熟悉 unwind 與 group 組合的應(yīng)用。

SPL 腳本 (student.dfx)：


AB
1=mongo_open("mongodb://127.0.0.1:27017/raqdb")
2=mongo_shell(A1,"student.find()").fetch()
3=A2.conj(scroe).groups(lesson:LESSON;avg(mark):AVG)
4=A2.new(name:NAME,scroe.sum(mark):TOTAL)
5>A1.close()

按課目統(tǒng)計(jì)的總分?jǐn)?shù)：

LESSONAVG
Chemical72.0
Math81.0
Physics76.0

每個(gè)學(xué)生的總成績：

NAMETOTAL
Tom132
Jerry173

腳本說明：
       A1：連接 mongodb 數(shù)據(jù)庫。
       A2：獲取 student 表中的數(shù)據(jù)。
       A3：將 scroe 數(shù)據(jù)合并成序表，再按課程分組，計(jì)算平均分。
       A4：統(tǒng)計(jì)每個(gè)學(xué)生的成績后返回列名為 NAME、TOTAL 的序表。new 函數(shù)表示生成新序表。
       A5：關(guān)閉數(shù)據(jù)庫連接。

       這個(gè)嵌套結(jié)構(gòu)統(tǒng)計(jì)的例子比較常見，相信很多人都遇到過，需要先拆解再分組計(jì)算，主要是熟悉 mongodb 對(duì)嵌套數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的處理。

2. 內(nèi)嵌文檔求和

對(duì)內(nèi)嵌文檔中的數(shù)據(jù)求和處理, 例如統(tǒng)計(jì)下面每條記錄中 income，output 的數(shù)量和。
測試數(shù)據(jù)：

_idincomeoutput
1｛"cpu":1000, "mem":500,   "mouse":"100"｝｛"cpu":1000, "mem":600 ,"mouse":"120"｝
2｛"cpu":2000, "mem":1000,
  "mouse":"50","mainboard":500 ｝		{"cpu":1500, "mem":300}

期待統(tǒng)計(jì)結(jié)果：

_id

income

output

1

1600

1720

2

3550

1800

Mongodb腳本：

var fields = [  "income", "output"];
db.computer.aggregate([ 
   { 
      $project:{ 
         "values":{ 
            $filter:{ 
               input:{ 
                    "$objectToArray":"$$ROOT"
               },
               cond:{ 
                  $in:[ 
                     "$$this.k",
                     fields
                  ]
               }
            }
         }
      }
   },
   { 
      $unwind:"$values"
   },
   { 
      $project:{ 
         key:"$values.k",
         values:{ 
            "$sum":{ 
               "$let":{ 
                  "vars":{ 
                     "item":{ 
                          "$objectToArray":"$values.v"
                     }
                  },
                    "in":"$$item.v"
               }
            }
         }
      }
   },
   {$sort: {"_id":-1}},
   { "$group": {
    "_id": "$_id",
    'income':{"$first":   "$values"},
    "output":{"$last":   "$values"}
    }},
]);

filter將income，output 部分信息存放到數(shù)組中，用 unwind 拆解成記錄，再累計(jì)各項(xiàng)值求和，按 _id 分組合并數(shù)據(jù)。

SPL腳本：


AB
1=mongo_open("mongodb://127.0.0.1:27017/raqdb")
2=mongo_shell(A1,"computer.find()").fetch()
3=A2.new(_id:ID,income.array().sum():INCOME,output.array().sum():OUTPUT)
4>A1.close()

統(tǒng)計(jì)結(jié)果

IDINCOMEOUTPUT
11600.01720.0
23550.01800.0

腳本說明：
      A1：連接數(shù)據(jù)庫
      A2：獲取 computer 表中的數(shù)據(jù)
      A3：將 income、output 字段中的數(shù)據(jù)分別轉(zhuǎn)換成序列求和，再與 ID 組合生成新序表
      A4：關(guān)閉數(shù)據(jù)庫連接。

      獲取子記錄的字段值，然后求和，相對(duì)于 mongo 腳本簡化了不少。這個(gè)內(nèi)嵌文檔與內(nèi)嵌數(shù)組在組織結(jié)構(gòu)上有點(diǎn)類似，不小心容易混淆，因此需要特別注意與上例中的 scroe 數(shù)組結(jié)構(gòu)比較，寫出的腳本有所不同。

3. 分段分組結(jié)構(gòu)統(tǒng)計(jì)

統(tǒng)計(jì)各段內(nèi)的記錄數(shù)量。例如下面按銷售量分段，統(tǒng)計(jì)各段內(nèi)的數(shù)據(jù)量，數(shù)據(jù)如下：

_idNAMESTATESALES
1AshleyNew York11000
2RachelMontana9000
3EmilyNew York8800
4MatthewTexas8000
5AlexisIllinois14000

分段方法：0-3000;3000-5000;5000-7500;7500-10000;10000 以上。

期望結(jié)果：

Segmentnumber
33
42

Mongo 腳本

var a_count=0;
var b_count=0;
var c_count=0;
var d_count=0;
var e_count=0;
db.sales.find({
}).forEach(
    function(myDoc) {
        if (myDoc.SALES <3000)   {
            a_count += 1;
        }
        else if (myDoc.SALES <5000)   {
            b_count += 1;
        }
        else if (myDoc.SALES   <7500) {
            c_count += 1;
        }
        else if (myDoc.SALES   <10000) {
            d_count += 1;
        }
        else {
            e_count += 1;
        }       
    }
    );
   
print("a_count="+a_count)
print("b_count="+b_count)
print("c_count="+c_count)
print("d_count="+d_count)
print("e_count="+e_count)

這個(gè)需求按條件分段分組，mongodb 沒有提供對(duì)應(yīng)的 api，實(shí)現(xiàn)起來有點(diǎn)繁瑣，上面的程序是其中實(shí)現(xiàn)的一個(gè)例子參考，當(dāng)然也可以寫成其它實(shí)現(xiàn)形式。下面看看集算器腳本的實(shí)現(xiàn)。

SPL腳本：


AB
1[3000,5000,7500,10000,15000]
2=mongo_open("mongodb://127.0.0.1:27017/raqdb")
3=mongo_shell(A2,"sales.find()").fetch()
4=A3.groups(A1.pseg(int(~.SALES)):Segment;count(1):   number)
5>A2.close()

腳本說明：
       A1：定義 SALES 分組區(qū)間。
       A2：連接 mongodb 數(shù)據(jù)庫。
       A3：獲取 sales 表中的數(shù)據(jù)。
       A4：根據(jù) SALES 區(qū)間分組統(tǒng)計(jì)員工數(shù)。其中函數(shù) pseg()表示返回成員在序列中的區(qū)段序號(hào)，int() 表示轉(zhuǎn)換成整數(shù)。
       A5：關(guān)閉數(shù)據(jù)庫連接。

       Mongodb腳本與 SPL 腳本都實(shí)現(xiàn)了預(yù)期的結(jié)果，但函數(shù)pseg 的使用讓 SPL 腳本精簡了不少。

4. 多字段分組統(tǒng)計(jì)

統(tǒng)計(jì)分類項(xiàng)下的總數(shù)及各子項(xiàng)數(shù)。下面統(tǒng)計(jì)按 addr 分類的 book 的數(shù)量以及其下不同 book 類型的數(shù)量。

addrbook
address1book1
address2book1
address1book5
address3book9
address2book5
address2book1
address1book1
address15book1
address4book3
address5book1
address7book11
address1book1

期望結(jié)果：

_idTotalbooksCount
address14book13


book51
address151book11
address23book12


book51
address31book91
address41book31
address51book11
address71book111

Mongo腳本

db.books.aggregate([
    {   "$group": {
          "_id": {
              "addr": "$addr",
              "book": "$book"
        },
          "bookCount": {"$sum": 1}
    }},
    {   "$group": {
          "_id": "$_id.addr",
          "books": {
              "$push": {
                  "book": "$_id.book",
                  "count": "$bookCount"
            },
        },
          "count": {"$sum": "$bookCount"}
    }},
    {"$sort":   { "count": -1} },
    {   "$project": {
          "books": {"$slice": [ "$books", 2] },
          "count": 1
    }}
]).pretty()

先按 addr,book 分組統(tǒng)計(jì) book 數(shù)，再按 addr 分組統(tǒng)計(jì) book 數(shù)，調(diào)整顯示順序。

SPL腳本 (books.dfx)：


AB
1=mongo_open("mongodb://127.0.0.1:27017/raqdb")
2=mongo_shell(A1,"books.find()")
3=A2.groups(addr,book;count(book):   Count)
4=A3.groups(addr;sum(Count):Total)
5=A3.join(addr,A4:addr,Total)return A5
6>A1.close()

計(jì)算結(jié)果：

AddressbookCountTotal
address1book134
address1book514
address15book111
address2book123
address2book513
address3book911
address4book311
address5book111
address7book1111

腳本說明：
        A1：連接 mongodb 數(shù)據(jù)庫。
        A2：獲取 books 表中的數(shù)據(jù)。
        A3：按 addr,book 分組統(tǒng)計(jì) book 數(shù)顧。
        A4：再按 addr 分組統(tǒng)計(jì) book 數(shù)。
        A5：將 A4 中的 Total 按 addr 關(guān)聯(lián)后合并到序表中。
        B5: 返回序表 A5。
        A6：關(guān)閉數(shù)據(jù)庫連接。

        這個(gè)例子中的 SPL 腳本除了一如既往的精簡清晰外，還顯示了如何簡單方便地與 Java 程序集成。

        在 Java 程序中如果要對(duì) MongoDB 實(shí)現(xiàn)上面的分組統(tǒng)計(jì)功能，需要根據(jù)不同的需求重新一五一十地實(shí)現(xiàn)，比較麻煩的同時(shí)也不通用。而如果用集算器來實(shí)現(xiàn)就容易多了，集算器提供了 JDBC 驅(qū)動(dòng)程序，支持在 Java 程序中用 JDBC 存儲(chǔ)過程方式訪問計(jì)算結(jié)果，調(diào)用方法與調(diào)用存儲(chǔ)過程相同。（JDBC 具體配置參考《集算器教程》中的“JDBC基本使用”章節(jié)）
       Java 調(diào)用主要過程如下：
       public void testStudent (){
              Connection con = null;
              com.esproc.jdbc.InternalCStatement st;
       try{
             // 建立連接
             Class.forName("com.esproc.jdbc.InternalDriver");
             con= DriverManager.getConnection("jdbc:esproc:local://");
             //調(diào)用存儲(chǔ)過程，其中books是 dfx 的文件名
             st =(com. esproc.jdbc.InternalCStatement)con.prepareCall("call books ()");
             //執(zhí)行存儲(chǔ)過程
             st.execute();
             // 獲取結(jié)果集
             ResultSet rs = st.getResultSet();
              。。。。。。。
       catch(Exception e){
             System.out.println(e);
       }

       可以看到，集算器的計(jì)算結(jié)果能夠很方便地供 Java 應(yīng)用程序使用。除了上面的調(diào)用方式，程序也可以修改成直接加載 SPL 腳本的函數(shù)，用 SPL 腳本文件名當(dāng)參數(shù)來實(shí)現(xiàn)。同時(shí)，集算器也支持 ODBC 驅(qū)動(dòng)，與其它支持 ODBC 的語言集成也與此類似。

       簡單總結(jié)一下，MongoDB 的聚合分組計(jì)算的操作與存儲(chǔ)文檔的結(jié)構(gòu)息息相關(guān)，豐富的文檔結(jié)構(gòu)一方面有利于存儲(chǔ)，同時(shí)數(shù)據(jù)查詢展示也可以做到多樣化，但另一方面也帶來了 shell 腳本操作的復(fù)雜性，寫起來比較不容易, 需要考慮的細(xì)節(jié)、步驟也比較多。通過上面這幾個(gè)簡單案例的分析比較，可以看到集算器 SPL 在實(shí)現(xiàn)分組統(tǒng)計(jì)方面能簡化操作，降低難度，從而有效地幫助我們解決問題。

當(dāng)前題目：MongoDB分組統(tǒng)計(jì)
瀏覽路徑：http://jinyejixie.com/article18/gdpdgp.html

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