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Python MongoDB 一些聚合查詢方法

curlyCheng / 2766人閱讀

摘要：的聚合查詢語法一直讓我難以很好的入門，如果不是因為項目需要，我很少會用到它，但是用多了之后，會越來越喜歡它，尤其是接觸了一些聚合查詢方法后，我發現真的在業務中提高了不少效率。

MongoDB 的聚合查詢語法一直讓我難以很好的入門，如果不是因為項目需要，我很少會用到它，但是用多了之后，會越來越喜歡它，尤其是接觸了一些聚合查詢方法后，我發現 MongoDB 真的在業務中提高了不少效率。總之，MongoDB 真香～～～

下面是我的一些平時使用聚合查詢的記錄

data 集合數據格式

{
    "_id" : ObjectId("5caef7f2c0cd2730919a038f"),
    "sn" : "1904010010000001",
    "dev_id" : 200,
    "dt" : ISODate("2036-02-07T14:29:00.000Z"),
    "data" : {
        "BT" : 20.0,
        "CSQ" : 23,
        "GPSLati" : 39.8679244,
        "GPSLongti" : 116.6568387,
        "Humidity" : 0.0,
        "Temprature" : 0.0,
        "Voltage" : 0.0
    }
}
查詢所有 sn 下的最新一條數據 
sn = ["1904010010000001", "1904010010000002", "1904010010000003"]
pipeline = [
    {"$match": {"sn": {"$in": sn}}},
    {"$group": {"_id": "$sn", "data": {"$last": "$data"}, "dt": {"$last": "$dt"}}},
    {"$sort": {"dt": 1}}]

db.data.aggregate(pipeline)

返回結果(避免數據過長，僅顯示一個數據)

[
    {
        "_id": "1812010009000100",
        "data": {
            "Ap": 1009.7, "BT": 20.0, "CSQ": 24, 
            "GPSLati": 39.8681678, "GPSLongti": 116.6591262, 
            "Humidity": 31.400000000000002, "Temprature": 21.5, 
            "Voltage": 0.98, "WindDir": 0, "WindSpeed": 0.0
        }, 
        "dt": datetime.datetime(2019, 4, 14, 17, 44)
    }
]
查詢某個 sn 10 小時內每隔 10 分鐘統計的平均值 
sn = "1904010010000001"
pipeline = [
    {"$project": {"date": {"$substr": ["$dt", 0, 15]}, "data": "$data"}},
    {"$group": {
        "_id": "$date",
        "temprature": {"$avg": "$data.Temprature"},
        "humidity": {"$avg": "$data.Humidity"},
        "wind_speed": {"$avg": "$data.WindSpeed"},
        "wind_dir": {"$avg": "$data.WindDir"}
    }},
    {"$limit": 60},
    {"$sort": {"_id": -1}}
]

db.data.aggregate(pipeline)

返回結果(避免數據過長，僅顯示一個數據)

[
    {
        "_id": "2019-04-14T01:3", 
        "temprature": 10.861538461538462, 
        "humidity": 18.70769230769231, 
        "wind_speed": 0.49230769230769234, 
        "wind_dir": 167.6153846153846
    }
]

原文地址: Python MongoDB 一些聚合查詢方法
我的博客: 時空路由器

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