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MongoDB 聚合统计方法解析

方法一：基于条件聚合的查询优化

在实际业务场景中，我们常需要对数据库中的数据进行聚合统计操作。以下是针对特定条件进行聚合统计的一种高效方法。

业务逻辑代码示例

BasicDBObject query = new BasicDBObject();query.put("state", "3"); // 设置条件JSONArray jsonarray = dao.getGroupCountWhere(query, "yl_dormitory"); // 执行查询for (int i = 0; i < jsonarray.size(); i++) {    JSONObject jsob = jsonarray.getJSONObject(i);    String ment_id = jsob.getString("ment_id");    String count = jsob.getString("count");    // 根据ment_id查询详细数据    JSONArray jarment = dao.find(new BasicDBObject("_id", new ObjectId(ment_id)), "ment");    JSONObject jsoba = jarment.getJSONObject(0);    // 更新数据    dao.update(new BasicDBObject("_id", new ObjectId(ment_id)),               new BasicDBObject("count", String.valueOf(count))               .append("update_time", System.currentTimeMillis() / 1000), "ment");}

方法解释

该方法通过在数据库中执行多步聚合操作来实现高效统计。首先，通过getGroupCountWhere方法根据指定条件筛选出符合要求的记录，并将结果以JSON数组形式返回。然后，遍历该JSON数组，逐个处理每条记录，更新对应的统计数据。

这种方法的优势在于：

方法二：基于MongoDB Aggregation Pipeline 的高级聚合

MongoDB 提供了通过Aggregation Pipeline（聚合管道）实现高级聚合功能。以下是基于这种方法的实现方案。

代码示例

Document group = new Document();Document groupData = new Document();groupData.append("_id", "$apartment_id");groupData.append("dormitory_count", new BasicDBObject("$sum", 1));group.append("$group", groupData);MongoDBDao dao = MongoDBDao.getMongoDBDaoInstance();List
   
     list = dao.getGroupCount(group, "yl_dormitory");JSONArray jsonarray = JSONArray.fromObject(list);
   

方法解释

该方法利用MongoDB的Aggregation Pipeline（聚合管道）功能，通过定义一个聚合阶段来实现高效统计。具体步骤如下：

这种方法的优势在于：

总结

以上两种方法均能满足不同场景下对数据聚合统计的需求。选择哪种方法取决于具体的业务逻辑和性能要求。通过灵活配置条件和优化聚合阶段，可以进一步提升数据处理效率。