MongoCollection::aggregate
(PECL mongo >=1.3.0)
MongoCollection::aggregate — Perform an aggregation using the aggregation framework
Beschreibung
$pipeline
[, array $options
] ) : array$op
[, array $op
[, array $...
]] ) : arrayThe MongoDB » aggregation framework provides a means to calculate aggregated values without having to use MapReduce. While MapReduce is powerful, it is often more difficult than necessary for many simple aggregation tasks, such as totaling or averaging field values.
This method accepts either a variable amount of pipeline operators, or a single array of operators constituting the pipeline.
Parameter-Liste
-
pipeline -
An array of pipeline operators.
-
options -
Options for the aggregation command. Valid options include:
-
"allowDiskUse"
Allow aggregation stages to write to temporary files
-
"cursor"
Options controlling the creation of the cursor object. This option causes the command to return a result document suitable for constructing a MongoCommandCursor. If you need to use this option, you should consider using MongoCollection::aggregateCursor().
-
"explain"
Return information on the processing of the pipeline.
"maxTimeMS"
Specifies a cumulative time limit in milliseconds for processing the operation (does not include idle time). If the operation is not completed within the timeout period, a MongoExecutionTimeoutException will be thrown.
-
Or
-
op -
First pipeline operator.
-
op -
The second pipeline operator.
-
... -
Additional pipeline operators.
Rückgabewerte
The result of the aggregation as an array. The ok will be set to 1 on success, 0 on failure.
Fehler/Exceptions
When an error occurs an array with the following keys will be returned:
- errmsg - containing the reason for the failure
- code - the errorcode of the failure
- ok - will be set to 0.
Beispiele
Beispiel #1 MongoCollection::aggregate() example
The following example aggregation operation pivots data to create a set of author names grouped by tags applied to an article. Call the aggregation framework by issuing the following command:
<?php
$m = new MongoClient("localhost");
$c = $m->selectDB("examples")->selectCollection("article");
$data = array (
'title' => 'this is my title',
'author' => 'bob',
'posted' => new MongoDate,
'pageViews' => 5,
'tags' => array ( 'fun', 'good', 'fun' ),
'comments' => array (
array (
'author' => 'joe',
'text' => 'this is cool',
),
array (
'author' => 'sam',
'text' => 'this is bad',
),
),
'other' =>array (
'foo' => 5,
),
);
$d = $c->insert($data, array("w" => 1));
$ops = array(
array(
'$project' => array(
"author" => 1,
"tags" => 1,
)
),
array('$unwind' => '$tags'),
array(
'$group' => array(
"_id" => array("tags" => '$tags'),
"authors" => array('$addToSet' => '$author'),
),
),
);
$results = $c->aggregate($ops);
var_dump($results);
?>
Das oben gezeigte Beispiel erzeugt folgende Ausgabe:
array(2) {
["result"]=>
array(2) {
[0]=>
array(2) {
["_id"]=>
array(1) {
["tags"]=>
string(4) "good"
}
["authors"]=>
array(1) {
[0]=>
string(3) "bob"
}
}
[1]=>
array(2) {
["_id"]=>
array(1) {
["tags"]=>
string(3) "fun"
}
["authors"]=>
array(1) {
[0]=>
string(3) "bob"
}
}
}
["ok"]=>
float(1)
}
The following examples use the » zipcode data set. Use mongoimport to load this data set into your mongod instance.
Beispiel #2 MongoCollection::aggregate() example
To return all states with a population greater than 10 million, use the following aggregation operation:
<?php
$m = new MongoClient("localhost");
$c = $m->selectDB("test")->selectCollection("zips");
$pipeline = array(
array(
'$group' => array(
'_id' => array('state' => '$state'),
'totalPop' => array('$sum' => '$pop')
)
),
array(
'$match' => array(
'totalPop' => array('$gte' => 10 * 1000 * 1000)
)
),
);
$out = $c->aggregate($pipeline);
var_dump($out);
?>
Das oben gezeigte Beispiel erzeugt eine ähnliche Ausgabe wie:
array(2) {
["result"]=>
array(7) {
[0]=>
array(2) {
["_id"]=>
string(2) "TX"
["totalPop"]=>
int(16986510)
}
[1]=>
array(2) {
["_id"]=>
string(2) "PA"
["totalPop"]=>
int(11881643)
}
[2]=>
array(2) {
["_id"]=>
string(2) "NY"
["totalPop"]=>
int(17990455)
}
[3]=>
array(2) {
["_id"]=>
string(2) "IL"
["totalPop"]=>
int(11430602)
}
[4]=>
array(2) {
["_id"]=>
string(2) "CA"
["totalPop"]=>
int(29760021)
}
[5]=>
array(2) {
["_id"]=>
string(2) "OH"
["totalPop"]=>
int(10847115)
}
[6]=>
array(2) {
["_id"]=>
string(2) "FL"
["totalPop"]=>
int(12937926)
}
}
["ok"]=>
float(1)
}
Beispiel #3 MongoCollection::aggregate() example
To return the average populations for cities in each state, use the following aggregation operation:
<?php
$m = new MongoClient;
$c = $m->selectDB("test")->selectCollection("zips");
$out = $c->aggregate(
array(
'$group' => array(
'_id' => array('state' => '$state', 'city' => '$city' ),
'pop' => array('$sum' => '$pop' )
)
),
array(
'$group' => array(
'_id' => '$_id.state',
'avgCityPop' => array('$avg' => '$pop')
)
)
);
var_dump($out);
?>
Das oben gezeigte Beispiel erzeugt eine ähnliche Ausgabe wie:
array(2) {
["result"]=>
array(51) {
[0]=>
array(2) {
["_id"]=>
string(2) "DC"
["avgCityPop"]=>
float(303450)
}
[1]=>
array(2) {
["_id"]=>
string(2) "DE"
["avgCityPop"]=>
float(14481.913043478)
}
...
[49]=>
array(2) {
["_id"]=>
string(2) "WI"
["avgCityPop"]=>
float(7323.0074850299)
}
[50]=>
array(2) {
["_id"]=>
string(2) "WV"
["avgCityPop"]=>
float(2759.1953846154)
}
}
["ok"]=>
float(1)
}
Beispiel #4 MongoCollection::aggregate() with command options
To return information on how the pipeline will be processed we use the explain command option:
<?php
$m = new MongoClient;
$c = $m->selectDB("test")->selectCollection("zips");
$pipeline = array(
array(
'$group' => array(
'_id' => '$state',
'totalPop' => array('$sum' => '$pop'),
),
),
array(
'$match' => array(
'totalPop' => array('$gte' => 10 * 1000 * 1000)
)
),
array(
'$sort' => array("totalPop" => -1),
),
);
$options = array("explain" => true);
$out = $c->aggregate($pipeline, $options);
var_dump($out);
?>
Das oben gezeigte Beispiel erzeugt eine ähnliche Ausgabe wie:
array(2) {
["stages"]=>
array(4) {
[0]=>
array(1) {
["$cursor"]=>
array(3) {
["query"]=>
array(0) {
}
["fields"]=>
array(3) {
["pop"]=>
int(1)
["state"]=>
int(1)
["_id"]=>
int(0)
}
["plan"]=>
array(4) {
["cursor"]=>
string(11) "BasicCursor"
["isMultiKey"]=>
bool(false)
["scanAndOrder"]=>
bool(false)
["allPlans"]=>
array(1) {
[0]=>
array(3) {
["cursor"]=>
string(11) "BasicCursor"
["isMultiKey"]=>
bool(false)
["scanAndOrder"]=>
bool(false)
}
}
}
}
}
[1]=>
array(1) {
["$group"]=>
array(2) {
["_id"]=>
string(6) "$state"
["totalPop"]=>
array(1) {
["$sum"]=>
string(4) "$pop"
}
}
}
[2]=>
array(1) {
["$match"]=>
array(1) {
["totalPop"]=>
array(1) {
["$gte"]=>
int(10000000)
}
}
}
[3]=>
array(1) {
["$sort"]=>
array(1) {
["sortKey"]=>
array(1) {
["totalPop"]=>
int(-1)
}
}
}
}
["ok"]=>
float(1)
}
Siehe auch
- MongoCollection::aggregateCursor() - Execute an aggregation pipeline command and retrieve results through a cursor
- The MongoDB » aggregation framework
Deutsche Übersetzung
Sie haben gebeten, diese Seite auf Deutsch zu besuchen. Momentan ist nur die Oberfläche übersetzt, aber noch nicht der gesamte Inhalt.Wenn Sie mir bei Übersetzungen helfen wollen, ist Ihr Beitrag willkommen. Alles, was Sie tun müssen, ist, sich auf der Website zu registrieren und mir eine Nachricht zu schicken, in der Sie gebeten werden, Sie der Gruppe der Übersetzer hinzuzufügen, die Ihnen die Möglichkeit gibt, die gewünschten Seiten zu übersetzen. Ein Link am Ende jeder übersetzten Seite zeigt an, dass Sie der Übersetzer sind und einen Link zu Ihrem Profil haben.
Vielen Dank im Voraus.
Dokument erstellt 30/01/2003, zuletzt geändert 26/10/2018
Quelle des gedruckten Dokuments:https://www.gaudry.be/de/php-rf-mongocollection.aggregate.html
Die Infobro ist eine persönliche Seite, deren Inhalt in meiner alleinigen Verantwortung liegt. Der Text ist unter der CreativeCommons-Lizenz (BY-NC-SA) verfügbar. Weitere Informationen auf die Nutzungsbedingungen und dem Autor.
Referenzen
Diese Verweise und Links verweisen auf Dokumente, die während des Schreibens dieser Seite konsultiert wurden, oder die zusätzliche Informationen liefern können, aber die Autoren dieser Quellen können nicht für den Inhalt dieser Seite verantwortlich gemacht werden.
Der Autor Diese Website ist allein dafür verantwortlich, wie die verschiedenen Konzepte und Freiheiten, die mit den Nachschlagewerken gemacht werden, hier dargestellt werden. Denken Sie daran, dass Sie mehrere Quellinformationen austauschen müssen, um das Risiko von Fehlern zu reduzieren.
