MongoDB 的聚合查询语法一直让我难以很好的入门，如果不是因为项目需要，我很少会用到它，但是用多了之后，会越来越喜欢它，尤其是接触了一些聚合查询方法后，我发现 MongoDB 真的在业务中提高了不少效率。总之，MongoDB 真香～～～

下面是我的一些平时使用聚合查询的记录

data 集合数据格式

{
“_id” : ObjectId(“5caef7f2c0cd2730919a038f”),
“sn” : “1904010010000001”,
“dev_id” : 200,
“dt” : ISODate(“2036-02-07T14:29:00.000Z”),
“data” : {
“BT” : 20.0,
“CSQ” : 23,
“GPSLati” : 39.8679244,
“GPSLongti” : 116.6568387,
“Humidity” : 0.0,
“Temprature” : 0.0,
“Voltage” : 0.0
}
}
查询所有 sn 下的最新一条数据、

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sn = [‘1904010010000001’, ‘1904010010000002’, ‘1904010010000003’]
pipeline = [
{‘in’: sn}}},
{‘sn”, “data”: {‘data”}, “dt”: {‘dt”}}},
{‘$sort’: {“dt”: 1}}]
db.data.aggregate(pipeline)
返回结果(避免数据过长，仅显示一个数据)

[
{
‘_id’: ‘1812010009000100’,
‘data’: {
‘Ap’: 1009.7, ‘BT’: 20.0, ‘CSQ’: 24,
‘GPSLati’: 39.8681678, ‘GPSLongti’: 116.6591262,
‘Humidity’: 31.400000000000002, ‘Temprature’: 21.5,
‘Voltage’: 0.98, ‘WindDir’: 0, ‘WindSpeed’: 0.0
},
‘dt’: datetime.datetime(2019, 4, 14, 17, 44)
}
]
查询某个 sn 10 小时内每隔 10 分钟统计的平均值

sn = ‘1904010010000001’
pipeline = [
{‘substr’: [“data’}},
{‘date”,
‘temprature’: {‘data.Temprature’},
‘humidity’: {‘data.Humidity’},
‘wind_speed’: {‘data.WindSpeed’},
‘wind_dir’: {‘data.WindDir’}
}},
{‘sort’: {‘_id’: -1}}
]
db.data.aggregate(pipeline)
返回结果(避免数据过长，仅显示一个数据)

[
{
‘_id’: ‘2019-04-14T01:3’,
‘temprature’: 10.861538461538462,
‘humidity’: 18.70769230769231,
‘wind_speed’: 0.49230769230769234,
‘wind_dir’: 167.6153846153846
}
]