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【数据库】在 Java 中使用 MongoDB 进行数据聚合

article 2024/10/2 14:51:45

MongoDB 的聚合框架允许对数据进行复杂的处理和计算，这是分析和报告数据的强大工具。本文将介绍如何在 Java 中使用 MongoDB
进行数据聚合。

1. 聚合框架简介

MongoDB 提供了多种聚合操作，包括：

$match：过滤文档。
$group：分组文档并计算聚合结果。
$project：重塑文档。
$sort：对结果进行排序。
$l imi t * * 和 * *$ skip：限制和跳过结果集中的文档。

2. 在 Java 中使用聚合

2.1 环境准备

确保你已经设置了 MongoDB 和 Java 项目，并添加了 MongoDB Java 驱动依赖。

2.2 创建聚合管道

聚合操作通常使用聚合管道表示。以下是一个示例，演示如何计算每个城市的平均年龄。

import com.mongodb.client.MongoClients;
import com.mongodb.client.MongoClient;
import com.mongodb.client.MongoDatabase;
import com.mongodb.client.MongoCollection;
import com.mongodb.client.MongoCursor;
import com.mongodb.client.model.Aggregates;
import com.mongodb.client.model.Accumulators;
import org.bson.Document;

import java.util.Arrays;

public class AggregateExample {
    public static void main(String[] args) {
        MongoClient mongoClient = MongoClients.create("mongodb://localhost:27017");
        MongoDatabase database = mongoClient.getDatabase("testdb");
        MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("myCollection");

        // 创建聚合管道
        var pipeline = Arrays.asList(
            Aggregates.group("$city", Accumulators.avg("avgAge", "$age")),
            Aggregates.sort(new Document("avgAge", 1)) // 根据平均年龄排序
        );

        // 执行聚合操作
        MongoCursor<Document> cursor = collection.aggregate(pipeline).iterator();

        // 打印结果
        while (cursor.hasNext()) {
            System.out.println(cursor.next().toJson());
        }

        mongoClient.close();
    }
}

2.3 解析聚合结果

在上面的代码中，我们使用 Aggregates.group() 和 Accumulators.avg() 来计算每个城市的平均年龄。结果会被按照平均年龄进行排序。你可以根据需要修改聚合管道。

3. 聚合操作的其他示例

3.1 使用 $match 进行过滤

如果需要在聚合之前过滤数据，可以使用 $match 操作。例如，计算特定年龄以上用户的平均年龄：

var pipeline = Arrays.asList(
    Aggregates.match(new Document("age", new Document("$gt", 25))),
    Aggregates.group("$city", Accumulators.avg("avgAge", "$age")),
    Aggregates.sort(new Document("avgAge", -1))
);

3.2 使用 $project 重塑文档

可以使用 $project 来重塑每个文档的结构。例如，提取城市和年龄：

var pipeline = Arrays.asList(
    Aggregates.project(new Document("city", 1).append("age", 1)),
    Aggregates.group("$city", Accumulators.avg("avgAge", "$age"))
);