使用 PyMongo 执行 MongoDB 聚合查询

1. PyMongo 环境准备

首先需要安装 PyMongo，如果还没有安装的话，可以使用 pip 进行安装：

pip install pymongo

然后在 Python 脚本中导入 pymongo 模块：

import pymongo

在执行聚合查询前，需要先连接 MongoDB 数据库，以下是连接到本地 MongoDB 服务器的示例代码：

client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client['mydb']

其中 'mongodb://localhost:27017/' 是 MongoDB 服务器的地址，'mydb' 是要连接的数据库名称，可以根据实际情况进行修改。

2. 聚合查询示例

下面以一个示例来演示 MongoDB 聚合查询的使用。假设我们有一个名为 'orders' 的集合，其中每条记录表示一个订单，包含如下字段：

• orderId：订单编号，字符串类型，并且是集合中的唯一标识。
• product：商品名称，字符串类型。
• price：商品价格，数值类型。
• quantity：商品数量，数值类型。
• date：订单日期，日期类型。

我们要执行的聚合查询是：统计每个商品的销售总数量和销售总金额，并按照销售总金额从高到低排序。

查询代码如下：

pipeline = [
    {'$group': {
        '_id': '$product',
        'total_qty': {'$sum': '$quantity'},
        'total_price': {'$sum': {'$multiply': ['$quantity', '$price']}}
    }},
    {'$sort': {'total_price': -1}},
]

result = db.orders.aggregate(pipeline)

for item in result:
    print(item)

上述代码中，聚合查询使用了 2 个阶段：

• $group 阶段：根据 'product' 字段进行分组，统计每个商品的销售总数量和销售总金额，并使用 '_id' 字段保存分组的键值。
• $sort 阶段：按照 'total_price' 字段进行降序排序。

最后的结果会以迭代器的方式返回，我们可以通过遍历迭代器来获取每个商品的销售统计结果，例如：

{'_id': '皮蛋编程', 'total_qty': 20, 'total_price': 2000}
{'_id': 'pidancode.com', 'total_qty': 10, 'total_price': 1000}