摘要:的聚合查询语法一直让我难以很好的入门,如果不是因为项目需要,我很少会用到它,但是用多了之后,会越来越喜欢它,尤其是接触了一些聚合查询方法后,我发现真的在业务中提高了不少效率。
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MongoDB 的聚合查询语法一直让我难以很好的入门,如果不是因为项目需要,我很少会用到它,但是用多了之后,会越来越喜欢它,尤其是接触了一些聚合查询方法后,我发现 MongoDB 真的在业务中提高了不少效率。总之,MongoDB 真香~~~
下面是我的一些平时使用聚合查询的记录
data 集合数据格式
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{
"_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
}
}
查询所有 sn 下的最新一条数据
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sn = ["1904010010000001", "1904010010000002", "1904010010000003"]
pipeline = [
{"$match": {"sn": {"$in": sn}}},
{"$group": {"_id": "$sn", "data": {"$last": "$data"}, "dt": {"$last": "$dt"}}},
{"$sort": {"dt": 1}}]
db.data.aggregate(pipeline)
返回结果(避免数据过长,仅显示一个数据)
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[
{
"_id": "1812010009000100",
"data": {
"Ap": 1009.7, "BT": 20.0, "CSQ": 24,
"GPSLati": 39.8681678, "GPSLongti": 116.6591262,
"Humidity": 31.400000000000002, "Temprature": 21.5,
"Voltage": 0.98, "WindDir": 0, "WindSpeed": 0.0
},
"dt": datetime.datetime(2019, 4, 14, 17, 44)
}
]
查询某个 sn 10 小时内每隔 10 分钟统计的平均值
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sn = "1904010010000001"
pipeline = [
{"$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)
返回结果(避免数据过长,仅显示一个数据)
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[
{
"_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 一些聚合查询方法
我的博客: 时空路由器
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摘要:的聚合查询语法一直让我难以很好的入门,如果不是因为项目需要,我很少会用到它,但是用多了之后,会越来越喜欢它,尤其是接触了一些聚合查询方法后,我发现真的在业务中提高了不少效率。 MongoDB 的聚合查询语法一直让我难以很好的入门,如果不是因为项目需要,我很少会用到它,但是用多了之后,会越来越喜欢它,尤其是接触了一些聚合查询方法后,我发现 MongoDB 真的在业务中提高了不少效率。总之...
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