Статистический анализ Golang MongoDB

Подобно анализу Group by в SQL, MongoDB также его поддерживает. В этой главе рассматривается, как осуществлять статистический анализ данных MongoDB с использованием Golang.

Обучающий материал

Пожалуйста, прочитайте обучающий материал по ссылке ниже:

• MongoDB Агрегационный Конвейер

Тестовые данные

Данные в коллекции заказов представлены ниже:

{ _id: 1, cust_id: "abc1", ord_date: ISODate("2012-11-02T17:04:11.102Z"), status: "A", amount: 50 }
{ _id: 2, cust_id: "xyz1", ord_date: ISODate("2013-10-01T17:04:11.102Z"), status: "A", amount: 100 }
{ _id: 3, cust_id: "xyz1", ord_date: ISODate("2013-10-12T17:04:11.102Z"), status: "D", amount: 25 }
{ _id: 4, cust_id: "xyz1", ord_date: ISODate("2013-10-11T17:04:11.102Z"), status: "D", amount: 125 }
{ _id: 5, cust_id: "abc1", ord_date: ISODate("2013-11-12T17:04:11.102Z"), status: "A", amount: 25 }

Группировка и агрегация

Выполнение статистических запросов с использованием функции Collection.Aggregate.

Вот пример статистического анализа в MongoDB:

[
    { $match: { status: "A" } },  // Первый этап, сопоставление данных документа на основе критериев запроса
    { $group: { _id: "$cust_id", total: { $sum: "$amount" } } },   // Второй этап, группировка и агрегация
    { $sort: { total: -1 } }  // Третий этап, сортировка результатов
]

Эквивалент SQL:

select sum(amount) as total from orders 
        where status="A" 
        group by cust_id 
        order by total desc

Вот как это сделать на Golang:

package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"log"
	"time"

	"go.mongodb.org/mongo-driver/bson"
	"go.mongodb.org/mongo-driver/mongo"
	"go.mongodb.org/mongo-driver/mongo/options"
)

func main() {
	var coll *mongo.Collection

	// Код подключения к MongoDB и получения объектов коллекции опущен здесь и может быть найден в руководстве быстрого старта.

	// Выражение статистического анализа, использующее структуру данных Golang для представления синтаксиса MongoDB.
	// Если вы не знакомы с моделью данных Golang MongoDB, пожалуйста, обратитесь к предыдущим разделам.
	pipeline := mongo.Pipeline{
			{{"$match", bson.D{{"status", "A"}}}},
			{{"$group", bson.D{{"_id", "$cust_id"}, {"total", bson.D{{"$sum", "$amount"}}}}}},
			{{"$sort", bson.D{{"total", -1}}}
	}

	// Установка тайм-аута
	opts := options.Aggregate().SetMaxTime(2 * time.Second)

	// Выполнение статистического анализа
	cursor, err := coll.Aggregate(
								context.TODO(),  // Параметр контекста
								pipeline,  // Выражение статистического анализа
								opts // Дополнительные параметры
							)
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}

	// Определение результирующего набора, используя тип bson.M (тип структуры карты) для хранения результатов запроса
	var results []bson.M
	// Получение всех результатов и сохранение их в переменной results
	if err = cursor.All(context.TODO(), &results); err != nil {
		log.Fatal(err)
	}

	// Перебор результатов запроса
	for _, result := range results {
		fmt.Printf("id =  %v , total =  %v \n", result["_id"], result["total"])
	}
}

Совет: Для получения дополнительного синтаксиса MongoDB агрегации обратитесь к MongoDB Агрегационный Конвейер