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定义¶

$bucket¶

3.4版的新功能。

根据指定的表达式和存储区边界将传入文档分类为多个组，称为存储区，并为每个存储区输出一个文档。每个输出文档都包含一个_id字段，其值指定存储桶的包含下限。的输出选项指定包括在每个输出文档中的字段。

$bucket 仅为包含至少一个输入文档的存储桶生成输出文档。

语法¶

复制

{
  $bucket: {
      groupBy: <expression>,
      boundaries: [ <lowerbound1>, <lowerbound2>, ... ],
      default: <literal>,
      output: {
         <output1>: { <$accumulator expression> },
         ...
         <outputN>: { <$accumulator expression> }
      }
   }
}

该$bucket文档包含以下字段：

领域	类型	描述
通过...分组	表达	用于分组文档的表达式。要指定字段路径，请在字段名称前加一个美元符号`$`，并将其括在引号中。除非`$bucket`包括默认说明书中，每一个输入文件必须解决这个`groupBy`字段路径或表达由所述指定的范围中的一个范围时，将值界限。
界线	数组	基于groupBy表达式的值的数组，这些表达式指定每个存储桶的边界。每个相邻的值对都充当存储桶的包含下边界和专有上边界。您必须至少指定两个边界。指定的值必须按升序排列并且所有类型都相同。例外是值是混合数字类型，例如： `[ 10, NumberLong(20), NumberInt(30) ]` 例数组创建两个存储桶：`[ 0, 5, 10 ]` [0，5）包含下限`0`和上限`5`。 [5，10）包含下限`5`和上限`10`。
默认	文字	可选的。一个文字指定`_id`一个包含其所有文件的附加斗 GROUPBY表达式的结果不落入由指定的水桶边界。如果未指定，则每个输入文档必须将`groupBy`表达式解析为由指定的存储区范围之一内的值，`boundaries`否则该操作将引发错误。该`default`值必须小于最小值 `boundaries`，或者大于或等于 `boundaries`最大值。该`default`值的类型可以与中的条目不同 `boundaries`。
输出	文献	可选的。一个文档，它指定除字段外还要包含在输出文档中的`_id`字段。要指定要包括的字段，必须使用累加器表达式。复制 <outputfield1>: { <accumulator>: <expression1> }, ... <outputfieldN>: { <accumulator>: <expressionN> } 如果未指定`output`文档，则该操作将返回一个`count`字段，其中包含每个存储桶中的文档数。如果指定`output`文档，则仅返回该文档中指定的字段；否则，将返回该字段。也就是说，`count` 除非`output`文档中明确包含该字段，否则不会返回该字段。

行为¶

$bucket 至少需要满足以下条件之一，否则该操作将引发错误：

每个输入文件解析GROUPBY 由指定的桶范围之一内表达为一个值的界限，或
甲默认值指定到桶的文件，其groupBy 值超出了的boundaries或不同的 BSON类型比值 boundaries。

如果groupBy表达式解析为数组或文档，请 $bucket使用中的比较逻辑将输入文档排列到存储桶中$sort。

例子¶

按年份存储桶并按存储桶结果过滤¶

在mongo外壳程序中，创建一个示例集合，其名称 artists为以下文档：

复制

db.artists.insertMany([
  { "_id" : 1, "last_name" : "Bernard", "first_name" : "Emil", "year_born" : 1868, "year_died" : 1941, "nationality" : "France" },
  { "_id" : 2, "last_name" : "Rippl-Ronai", "first_name" : "Joszef", "year_born" : 1861, "year_died" : 1927, "nationality" : "Hungary" },
  { "_id" : 3, "last_name" : "Ostroumova", "first_name" : "Anna", "year_born" : 1871, "year_died" : 1955, "nationality" : "Russia" },
  { "_id" : 4, "last_name" : "Van Gogh", "first_name" : "Vincent", "year_born" : 1853, "year_died" : 1890, "nationality" : "Holland" },
  { "_id" : 5, "last_name" : "Maurer", "first_name" : "Alfred", "year_born" : 1868, "year_died" : 1932, "nationality" : "USA" },
  { "_id" : 6, "last_name" : "Munch", "first_name" : "Edvard", "year_born" : 1863, "year_died" : 1944, "nationality" : "Norway" },
  { "_id" : 7, "last_name" : "Redon", "first_name" : "Odilon", "year_born" : 1840, "year_died" : 1916, "nationality" : "France" },
  { "_id" : 8, "last_name" : "Diriks", "first_name" : "Edvard", "year_born" : 1855, "year_died" : 1930, "nationality" : "Norway" }
])

以下操作根据year_born字段将文档分组到存储桶中，并根据存储桶中文档的数量进行过滤：

复制

db.artists.aggregate( [
  // First Stage
  {
    $bucket: {
      groupBy: "$year_born",                        // Field to group by
      boundaries: [ 1840, 1850, 1860, 1870, 1880 ], // Boundaries for the buckets
      default: "Other",                             // Bucket id for documents which do not fall into a bucket
      output: {                                     // Output for each bucket
        "count": { $sum: 1 },
        "artists" :
          {
            $push: {
              "name": { $concat: [ "$first_name", " ", "$last_name"] },
              "year_born": "$year_born"
            }
          }
      }
    }
  },
  // Second Stage
  {
    $match: { count: {$gt: 3} }
  }
] )

第一阶段

该$bucket阶段按year_born字段将文档分组到存储桶中。桶具有以下边界：

[1840，1850）包含1840下限和上限 1850。
[1850，1860）包含1850下限和上限1860。
[1860，1870）包含1860下限和上限 1870。
[1870，1880）包含1870下限和上限1880。
如果文档不包含该year_born字段或该 year_born字段不在上述范围内，则它将被放置在默认存储桶中，其_id值为 "Other"。

该阶段包括输出文档，以确定要返回的字段：

`_id`	包含范围的下限。
`count`	存储桶中文件的数量。
`artists`	包含有关存储桶中每个艺术家的信息的文档数组。每个文档都包含艺术家的 `name`，是`$concat`艺术家`first_name`和的串联 `last_name`。 `year_born`

此阶段将以下文档传递到下一阶段：

{ "_id" : 1840, "count" : 1, "artists" : [ { "name" : "Odilon Redon", "year_born" : 1840 } ] }

{ "_id" : 1850, "count" : 2, "artists" : [ { "name" : "Vincent Van Gogh", "year_born" : 1853 },
                                           { "name" : "Edvard Diriks", "year_born" : 1855 } ] }

{ "_id" : 1860, "count" : 4, "artists" : [ { "name" : "Emil Bernard", "year_born" : 1868 },
                                           { "name" : "Joszef Rippl-Ronai", "year_born" : 1861 },
                                           { "name" : "Alfred Maurer", "year_born" : 1868 },
                                           { "name" : "Edvard Munch", "year_born" : 1863 } ] }

{ "_id" : 1870, "count" : 1, "artists" : [ { "name" : "Anna Ostroumova", "year_born" : 1871 } ] }

第二阶段

该$match阶段过滤前一阶段的输出，以仅返回包含3个以上文档的存储桶。

该操作返回以下文档：

{ "_id" : 1860, "count" : 4, "artists" :
  [
    { "name" : "Emil Bernard", "year_born" : 1868 },
    { "name" : "Joszef Rippl-Ronai", "year_born" : 1861 },
    { "name" : "Alfred Maurer", "year_born" : 1868 },
    { "name" : "Edvard Munch", "year_born" : 1863 }
  ]
}

使用$ bucket和$ facet到多个字段的Bucket¶

您可以使用该$facet阶段$bucket在一个阶段中执行多个聚合。

在mongo外壳程序中，创建一个示例集合，其名称 artwork为以下文档：

复制

db.artwork.insertMany([
  { "_id" : 1, "title" : "The Pillars of Society", "artist" : "Grosz", "year" : 1926,
      "price" : NumberDecimal("199.99") },
  { "_id" : 2, "title" : "Melancholy III", "artist" : "Munch", "year" : 1902,
      "price" : NumberDecimal("280.00") },
  { "_id" : 3, "title" : "Dancer", "artist" : "Miro", "year" : 1925,
      "price" : NumberDecimal("76.04") },
  { "_id" : 4, "title" : "The Great Wave off Kanagawa", "artist" : "Hokusai",
      "price" : NumberDecimal("167.30") },
  { "_id" : 5, "title" : "The Persistence of Memory", "artist" : "Dali", "year" : 1931,
      "price" : NumberDecimal("483.00") },
  { "_id" : 6, "title" : "Composition VII", "artist" : "Kandinsky", "year" : 1913,
      "price" : NumberDecimal("385.00") },
  { "_id" : 7, "title" : "The Scream", "artist" : "Munch", "year" : 1893
      /* No price*/ },
  { "_id" : 8, "title" : "Blue Flower", "artist" : "O'Keefe", "year" : 1918,
      "price" : NumberDecimal("118.42") }
])

以下操作使用两个$bucket一内阶段 $facet阶段创建两个分组，一个price，另一个由year：

复制

db.artwork.aggregate( [
  {
    $facet: {                               // Top-level $facet stage
      "price": [                            // Output field 1
        {
          $bucket: {
              groupBy: "$price",            // Field to group by
              boundaries: [ 0, 200, 400 ],  // Boundaries for the buckets
              default: "Other",             // Bucket id for documents which do not fall into a bucket
              output: {                     // Output for each bucket
                "count": { $sum: 1 },
                "artwork" : { $push: { "title": "$title", "price": "$price" } },
                "averagePrice": { $avg: "$price" }
              }
          }
        }
      ],
      "year": [                                      // Output field 2
        {
          $bucket: {
            groupBy: "$year",                        // Field to group by
            boundaries: [ 1890, 1910, 1920, 1940 ],  // Boundaries for the buckets
            default: "Unknown",                      // Bucket id for documents which do not fall into a bucket
            output: {                                // Output for each bucket
              "count": { $sum: 1 },
              "artwork": { $push: { "title": "$title", "year": "$year" } }
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
] )

第一面

第一个方面按分组输入文档price。这些存储桶具有以下边界：

[0，200）包含0下限和上限 200。
[200，400）包含200下限和上限400。
“其他”，default包含文档的存储桶，其中没有价格或价格超出上述范围。

该$bucket阶段包括输出文档，以确定要返回的字段：

`_id`	包含范围的下限。
`count`	存储桶中文件的数量。
`artwork`	包含有关存储桶中每个图稿信息的文档数组。
`averagePrice`	聘请`$avg`操作员显示存储桶中所有艺术品的平均价格。

第二方面

第二个方面按分组输入文档year。这些存储桶具有以下边界：

[1890，1910）包含1890下限和上限1910。
[1910，1920）包含1910下限和上限1920。
[1920，1940）包含1910下限和上限1940。
“未知”，default存储桶中没有超过上述范围的年份或年份的文档。

该$bucket阶段包括输出文档，以确定要返回的字段：

`count`	存储桶中文件的数量。
`artwork`	包含有关存储桶中每个图稿信息的文档数组。

输出量

该操作返回以下文档：

复制

{
  "price" : [ // Output of first facet
    {
      "_id" : 0,
      "count" : 4,
      "artwork" : [
        { "title" : "The Pillars of Society", "price" : NumberDecimal("199.99") },
        { "title" : "Dancer", "price" : NumberDecimal("76.04") },
        { "title" : "The Great Wave off Kanagawa", "price" : NumberDecimal("167.30") },
        { "title" : "Blue Flower", "price" : NumberDecimal("118.42") }
      ],
      "averagePrice" : NumberDecimal("140.4375")
    },
    {
      "_id" : 200,
      "count" : 2,
      "artwork" : [
        { "title" : "Melancholy III", "price" : NumberDecimal("280.00") },
        { "title" : "Composition VII", "price" : NumberDecimal("385.00") }
      ],
      "averagePrice" : NumberDecimal("332.50")
    },
    {
      // Includes documents without prices and prices greater than 400
      "_id" : "Other",
      "count" : 2,
      "artwork" : [
        { "title" : "The Persistence of Memory", "price" : NumberDecimal("483.00") },
        { "title" : "The Scream" }
      ],
      "averagePrice" : NumberDecimal("483.00")
    }
  ],
  "year" : [ // Output of second facet
    {
      "_id" : 1890,
      "count" : 2,
      "artwork" : [
        { "title" : "Melancholy III", "year" : 1902 },
        { "title" : "The Scream", "year" : 1893 }
      ]
    },
    {
      "_id" : 1910,
      "count" : 2,
      "artwork" : [
        { "title" : "Composition VII", "year" : 1913 },
        { "title" : "Blue Flower", "year" : 1918 }
      ]
    },
    {
      "_id" : 1920,
      "count" : 3,
      "artwork" : [
        { "title" : "The Pillars of Society", "year" : 1926 },
        { "title" : "Dancer", "year" : 1925 },
        { "title" : "The Persistence of Memory", "year" : 1931 }
      ]
    },
    {
      // Includes documents without a year
      "_id" : "Unknown",
      "count" : 1,
      "artwork" : [
        { "title" : "The Great Wave off Kanagawa" }
      ]
    }
  ]
}

也可以看看

$bucketAuto