MongoDB聚合运算符：$lastN

文章目录

• [MongoDB聚合运算符：lastN](#MongoDB聚合运算符：lastN)
• • 语法
  • 使用
  • • 空值或缺失值的处理
    • [l a s t N 与 lastN与 lastN与bottomN对比](#l a s t N 与 lastN与 lastN与bottomN对比)
    • 关于窗口功能和聚合表达式的支持
    • 内存限制
  • 举例
  • • 查找单场比赛的后三名运动员得分
    • 查找多场比赛中后三名运动员的得分
    • [s o r t 与 sort与 sort与lastN一起使用](#s o r t 与 sort与 sort与lastN一起使用)
    • 根据group的键计算n
    • [在聚合表达式中使用lastN](#在聚合表达式中使用lastN)

MongoDB聚合运算符：$lastN

$lastN聚合运算符返回分组中后n个元素的聚合，只有在分组元素是有序的情况下才有意义，如果分组中的元素个数小于n，将返回分组中所有的元素。

语法

{
   $lastN:
      {
         input: <expression>,
         n: <expression>
      }
}

• input指定要从文档中获取的字段或表达式值，可以是任何表达式
• nn 必须是正整数表达式，可以是常量，也可以是$group的_id 值。

使用

空值或缺失值的处理

• $lastN不会过滤掉空值
• 缺失的值会被$lastN转换为null

下面的聚合返回每个分组的最后5个文档：

db.aggregate( [
   {
      $documents: [
         { playerId: "PlayerA", gameId: "G1", score: 1 },
         { playerId: "PlayerB", gameId: "G1", score: 2 },
         { playerId: "PlayerC", gameId: "G1", score: 3 },
         { playerId: "PlayerD", gameId: "G1"},
         { playerId: "PlayerE", gameId: "G1", score: null }
      ]
   },
   {
      $group:
      {
         _id: "$gameId",
         firstFiveScores:
            {
               $lastN:
                  {
                     input: "$score",
                     n: 5
                  }
            }
      }
   }
] )

在这个示例中：

• documents创建了一些包含运动员得分的字面量文档
• $group对文档按照gameId对文档进行分组，本例中只有一个gameId：G1
• PlayerD的得分得分不存在，PlayerE的得分为null，这两者的值都为都会被认为是null
• input: "$score"指定给firstFiveScores字段并返回一个数组
• 由于没有排序标准，因此返回后5个分数字段

[
   {
      _id: 'G1',
      firstFiveScores: [ 1, 2, 3, null, null ]
   }
]

l a s t N 与 lastN与 lastN与bottomN对比

$lastN和$bottomN运算符返回的结果类似，但是：

• 如果文档来自于$group且已经排序，应该使用$lastN
• 如果要排序并且返回后n个元素，使用$bottomN一个运算就可以搞定
• $lastN可以用于聚合表达式，但是$bottomN不可以

关于窗口功能和聚合表达式的支持

• $lastN支持作为聚合表达式
• $lastN同时支持作为窗口操作符

内存限制

调用$lastN的聚合管道受100MB的限制，如果单个组超出此限制，聚合将失败并返回错误。

举例

使用下面的脚本创建gamescores集合：

db.gamescores.insertMany([
   { playerId: "PlayerA", gameId: "G1", score: 31 },
   { playerId: "PlayerB", gameId: "G1", score: 33 },
   { playerId: "PlayerC", gameId: "G1", score: 99 },
   { playerId: "PlayerD", gameId: "G1", score: 1 },
   { playerId: "PlayerA", gameId: "G2", score: 10 },
   { playerId: "PlayerB", gameId: "G2", score: 14 },
   { playerId: "PlayerC", gameId: "G2", score: 66 },
   { playerId: "PlayerD", gameId: "G2", score: 80 }
])

查找单场比赛的后三名运动员得分

使用$lastN单场比赛的前三名得分：

db.gamescores.aggregate( [
   {
      $match : { gameId : "G1" }
   },
   {
      $group:
         {
            _id: "$gameId",
            firstThreeScores:
               {
                  $lastN:
                  {
                     input: ["$playerId", "$score"],
                     n:3
                  }
               }
         }
   }
] )

在本例中：

• 使用match过滤出gameId为G1的文档
• 使用$group按照gameId进行分组
• 使用output : ["$playerId"," $score"].为$lastN指定输入字段
• 使用$lastN指定n:3返回G1游戏后三个文档

操作返回的结果如下：

[
   {
      _id: "G1",
      lastThreeScores: [ [ "PlayerB", 33 ], [ "PlayerC", 99 ], [ "PlayerD", 1 ] ]
   }
]

查找多场比赛中后三名运动员的得分

使用$lastN查找每个比赛中前n个输入字段：

db.gamescores.aggregate( [
      {
         $group:
         {
         _id: "$gameId", playerId:
            {
               $lastN:
                  {
                     input: [ "$playerId","$score" ],
                     n: 3
                  }
            }
         }
      }
] )

在本例聚合管道中：

• 使用$group根据gameId进行分组
• 使用$lastN和n:3返回比赛前三个文档
• 为$lastN指定输入字段input : ["$playerId", "$score"]

操作返回下面的结果：

[
   {
      _id: 'G2',
      playerId: [ [ 'PlayerB', 14 ], [ 'PlayerC', 66 ], [ 'PlayerD', 80 ] ]
   },
   {
      _id: 'G1',
      playerId: [ [ 'PlayerB', 33 ], [ 'PlayerC', 99 ], [ 'PlayerD', 1 ] ]
   }
]

s o r t 与 sort与 sort与lastN一起使用

在管道中较早使用$sort阶段可能会影响$lastN

db.gamescores.aggregate( [
      { $sort : { score : -1 } },
      {

         $group:
         { _id: "$gameId", playerId:
            {
               $lastN:
                  {
                     input: [ "$playerId","$score" ],
                     n: 3
                  }
            }
         }
      }
   ] )

在这个例子中：

• {$sort : { score : -1 } }将得分最高的排在分组最后
• firstN返回分组中后三个得分最低的

db.gamescores.aggregate( [
      { $sort : { score : -1 } },
      {

         $group:
         { _id: "$gameId", playerId:
            {
               $lastN:
                  {
                     input: [ "$playerId","$score" ],
                     n: 3
                  }
            }
         }
      }
   ] )

操作返回下面的结果：

[
   {
      _id: 'G2',
      playerId: [ [ 'PlayerC', 66 ], [ 'PlayerB', 14 ], [ 'PlayerA', 10 ] ]
   },
   {
      _id: 'G1',
      playerId: [ [ 'PlayerB', 33 ], [ 'PlayerA', 31 ], [ 'PlayerD', 1 ] ]
   }
]

根据group的键计算n

可以动态的指定n的值，在下面的例子中$cond表达式被用于gameId字段

db.gamescores.aggregate([
   {
      $group:
      {
         _id: {"gameId": "$gameId"},
         gamescores:
            {
               $lastN:
                  {
                     input: "$score",
                     n: { $cond: { if: {$eq: ["$gameId","G2"] }, then: 1, else: 3 } }
                  }
            }
      }
   }
] )

在本例的管道中：

• 使用$group根据gameId进行分组
• 使用input : "$score"指定$lastN输入字段
• 如果gameId是G2则n为1，否则n为3

操作返回下面的结果：

[
   { _id: { gameId: "G1" }, gamescores: [ 33, 99, 1 ] },
   { _id: { gameId: "G2" }, gamescores: [ 80 ] }
]

在聚合表达式中使用$lastN

请看下面的聚合:

db.aggregate( [
   {
      $documents: [
         { array: [10, 20, 30, 40] } ]
   },
   { $project: {
      lastThreeElements:{
                           $lastN:
                           {
                              input: "$array",
                              n: 3
                           }
                        }
               }
   }
] )

• $documents创建了一个包含一个数组的字面量文档
• $project用于返回$lastN的输出
• _id被输出省略_id:0
• $lastN使用输入数组[10, 20, 30, 40]
• 返回输入文档数组的后三个元素

操作返回下面的结果：

[ { lastThreeElements: [ 20, 30, 40 ] } ]