前言
使用 pymongo 进行 group by 操作有两种基本方式，他们都是 mongodb 的原生命令，于 Collection 对象上调用。
def aggregate(self, pipeline, **kwargs): def group(self, key, condition, initial, reduce, finalize=None, **kwargs):
示例数据
演示用的数据为一个订单表，含有以下字段：
Order
_id: ObjectID
userid: int
itemid: int
amount: int
time: string
主要任务为：
- 统计某个时间区间内每个 userid 的订单数
- 统计某个时间区间内每组 (userid, itemid) 共售出多少 amount
即分别为：单键分组和多键分组
aggregate
聚合操作只接受一个列表类型的参数 —— pipeline。其每一个元素都是一步操作(stage)。全部可用的 stage 可参见：
https://docs.mongodb.com/manual/meta/aggregation-quick-reference/#stages
注意 pipline 里面的 stage 是有序且可重复的，mongodb 会顺序执行，因此一定要记得把像 $match 这样的 stage 放前面。
单键分组
start_time = '2010-10-10 00:00:00'
end_time = '2010-10-10 23:59:59'
match = {
'time': {
'$gte': start_time,
'$lte': end_time,
}
}
groupby = 'userid'
group = {
'_id': "$%s" % (groupby if groupby else None),
'count': {'$sum': 1}
}
ret = collection.aggregate(
[
{'$match': match},
{'$group': group},
]
)
>>> ret
[{'_id': 123, 'count': 500}, ...]
$group 指定了返回数据的格式，其中 _id 字段是分组的键。
多键分组
groupby = ['itemid', 'userid']
group = {
'_id': {key: ('$%s' % key) for key in groupby} or {'None': '$None'},
'count': {'$sum': '$amount'}
}
ret = collection.aggregate(
[
{'$match': match},
{'$group': group},
]
)
>>> ret
[{'_id': {'itemid': 111, 'user_id': 123}, 'count': 100}, ...]
这里与单键分组的区别仅在于 _id 的类型，改成了一个字典，从而允许多键组合。
为了提高通用性，建议始终使用字典的格式。
另外，既然字符串和字典都可以做键，那么列表行不行呢？答案是不行，列表里的元素，(如 '$userid') 并不会被自动识别为字段，而是仅作一般字符串处理。
最后关于 aggregate 中可用的运算操作符，可参见：
https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/aggregation/#accumulators
如其中的 $addToSet 也是颇有用处，可以用来实现 “统计每个人都买过哪些 itemid” 这样的功能:
group = {
'_id': {'userid': '$userid'},
'dist_itemids': {'$addToSet': '$itemid'},
}
group
相较于 aggregate 的全能，group 是专门处理分组操作的一个命令，因此这个方法的参数也更明确，主要参数为：
- key list， 分组的键
- condition dict，过滤条件
- initial dict，初始值
- reduce string/bson.Code， js 的 reduce 函数
例：
key = ['userid', 'itemid']
condition = {
'time': {
'$gte': start_time,
'$lte': end_time,
}
}
initial = {'count': 0}
reducer = Code("""
function(obj, prev) {
prev.count = prev.count + obj.amount
}
""")
ret = collection.group(key, condition, initial, reducer)
>>> ret
[{'userid': 110, 'itemid': 123, 'count': 500.0}, ...]
这里的分组数据聚合，是通过 reduce 函数实现的，这个函数与 python 的 reduce 不同，它不需要返回值，而是直接修改 prev 参数即可，这个参数会自动代入下一次调用。这可能是 js 的实现。
须注意的是 js 默认返回浮点数。
总结
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对的支持。