公司最近在使用mongodb作为存储，学习应用了mongodb的使用。作为非关系性数据库的代表，主要是以文档格式存储的数据库，灵活的字段，收到很多开发人员的喜欢。
本人在使用了一天的mongodb后感觉确实很方便，程序中不用再去定义实体bean，字段灵活，可多可少。适合需要存储大量数，高并发，弱事务的互联网应用开发，开发方便。
今天总结的是mongodb之aggregate函数的应用，主要用于数据记录的分析，例如求和，求平均值，最大最小值，分页，排序等操作，方便了数据的查询统计。
开发语言为java
项目中需要统计文章的次数，最大阅读时间，平均阅读时间等。
数据库文档字段为：
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{
"_id" : "1234567",
"_class" : "com.opinion.bean.qqbean",
"groupname" : "小学中群",
"qqnumber" : 127,
"qqcontext" : "一句话",
"period" : 0
}
{
"_id" : "1234568",
"_class" : "com.opinion.bean.qqbean",
"groupname" : "高中群",
"qqnumber" : 128,
"qqcontext" : "两句话",
"period" : 1
}
{
"_id" : "1234569",
"_class" : "com.opinion.bean.qqbean",
"groupname" : "大学群",
"qqnumber" : 129,
"qqcontext" : "两句话",
"period" : 1
}
应用：
public resultbean getarticlerecordt(){
dbobject query=new basicdbobject().append("_class","com.opinion.bean.qqbean");
//根据文章id和群id查出该文章阅读量
int readcount=mongotemplet.getcollection("qqbean").find(query).count();
//定义匹配函数使用$match
dbobject match=new basicdbobject().append("$match",query);
//这里必须定义_id
dbobject total=new basicdbobject("_id","total");
total.put("sum", new basicdbobject("$sum","$qqnumber"));
total.put("avg", new basicdbobject("$avg","$qqnumber"));
total.put("max", new basicdbobject("$max","$qqnumber"));
//定义统计函数使用$group
dbobject groupfields = new basicdbobject().append("$group",total);
//aggregate参数是一系列条件
aggregationoutput output=mongotemplet.getcollection("qqbean").aggregate(match,groupfields);
//返回是一个集合
list iterator= (list) output.results();
for (dbobject dbobject:iterator){
system.out.println(dbobject.get("sum"));
system.out.println(dbobject.get("avg"));
}
map periodmap=new linkedhashmap<>();
int period;
for (int i=0;i<=24;i=i+3){
query.put("period",i);
period=mongotemplet.getcollection("qqbean").find(query).count();
periodmap.put("perid"+i,period);
}
map map=new hashmap<>();
map.put("qq","1111");
map.put("periodmap",periodmap);
return new resultbean(map);
}
这样可以拿到统计总和，平均数，最大值都可以
结果：
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