NoSQL [mongodb] SQL to Aggregation Mapping Chart 몽고디비 SQL 쿼리 매핑

2020.09.23 17:33

졸리운_곰 조회 수:1505

[mongodb] SQL to Aggregation Mapping Chart 몽고디비 SQL 쿼리 매핑

 

SQL to Aggregation Mapping Chart

On this page

The aggregation pipeline allows MongoDB to provide native aggregation capabilities that corresponds to many common data aggregation operations in SQL.

The following table provides an overview of common SQL aggregation terms, functions, and concepts and the corresponding MongoDB aggregation operators:

SQL Terms, Functions, and Concepts MongoDB Aggregation Operators
WHERE $match
GROUP BY $group
HAVING $match
SELECT $project
ORDER BY $sort
LIMIT $limit
SUM() $sum
COUNT()
$sum
$sortByCount
join $lookup
SELECT INTO NEW_TABLE $out
MERGE INTO TABLE $merge (Available starting in MongoDB 4.2)
UNION ALL $unionWith (Available starting in MongoDB 4.4)

For a list of all aggregation pipeline and expression operators, see Aggregation Pipeline Quick Reference.

SEE ALSO

SQL to MongoDB Mapping Chart

경축! 아무것도 안하여 에스천사게임즈가 새로운 모습으로 재오픈 하였습니다.
어린이용이며, 설치가 필요없는 브라우저 게임입니다.
https://s1004games.com

Examples

The following table presents a quick reference of SQL aggregation statements and the corresponding MongoDB statements. The examples in the table assume the following conditions:

  • The SQL examples assume two tables, orders and order_lineitem that join by the order_lineitem.order_id and the orders.id columns.

  • The MongoDB examples assume one collection orders that contain documents of the following prototype:

    copy
    copied
    {
  cust_id: "abc123",
  ord_date: ISODate("2012-11-02T17:04:11.102Z"),
  status: 'A',
  price: 50,
  items: [ { sku: "xxx", qty: 25, price: 1 },
           { sku: "yyy", qty: 25, price: 1 } ]
}
SQL Example MongoDB Example Description
 
SELECT COUNT(*) AS count
FROM orders
 
db.orders.aggregate( [
   {
     $group: {
        _id: null,
        count: { $sum: 1 }
     }
   }
] )
Count all records from orders
 
SELECT SUM(price) AS total
FROM orders
 
db.orders.aggregate( [
   {
     $group: {
        _id: null,
        total: { $sum: "$price" }
     }
   }
] )
Sum the price field from orders
 
SELECT cust_id,
       SUM(price) AS total
FROM orders
GROUP BY cust_id
 
db.orders.aggregate( [
   {
     $group: {
        _id: "$cust_id",
        total: { $sum: "$price" }
     }
   }
] )
For each unique cust_id, sum the price field.
 
SELECT cust_id,
       SUM(price) AS total
FROM orders
GROUP BY cust_id
ORDER BY total
 
db.orders.aggregate( [
   {
     $group: {
        _id: "$cust_id",
        total: { $sum: "$price" }
     }
   },
   { $sort: { total: 1 } }
] )
For each unique cust_id, sum the price field, results sorted by sum.
 
SELECT cust_id,
       ord_date,
       SUM(price) AS total
FROM orders
GROUP BY cust_id,
         ord_date
 
db.orders.aggregate( [
   {
     $group: {
        _id: {
           cust_id: "$cust_id",
           ord_date: { $dateToString: {
              format: "%Y-%m-%d",
              date: "$ord_date"
           }}
        },
        total: { $sum: "$price" }
     }
   }
] )
For each unique cust_id, ord_date grouping, sum the price field. Excludes the time portion of the date.
 
SELECT cust_id,
       count(*)
FROM orders
GROUP BY cust_id
HAVING count(*) > 1
 
db.orders.aggregate( [
   {
     $group: {
        _id: "$cust_id",
        count: { $sum: 1 }
     }
   },
   { $match: { count: { $gt: 1 } } }
] )
For cust_id with multiple records, return the cust_id and the corresponding record count.
 
SELECT cust_id,
       ord_date,
       SUM(price) AS total
FROM orders
GROUP BY cust_id,
         ord_date
HAVING total > 250
 
db.orders.aggregate( [
   {
     $group: {
        _id: {
           cust_id: "$cust_id",
           ord_date: { $dateToString: {
              format: "%Y-%m-%d",
              date: "$ord_date"
           }}
        },
        total: { $sum: "$price" }
     }
   },
   { $match: { total: { $gt: 250 } } }
] )
For each unique cust_id, ord_date grouping, sum the price field and return only where the sum is greater than 250. Excludes the time portion of the date.
 
SELECT cust_id,
       SUM(price) as total
FROM orders
WHERE status = 'A'
GROUP BY cust_id
 
db.orders.aggregate( [
   { $match: { status: 'A' } },
   {
     $group: {
        _id: "$cust_id",
        total: { $sum: "$price" }
     }
   }
] )
For each unique cust_id with status A, sum the price field.
 
SELECT cust_id,
       SUM(price) as total
FROM orders
WHERE status = 'A'
GROUP BY cust_id
HAVING total > 250
 
db.orders.aggregate( [
   { $match: { status: 'A' } },
   {
     $group: {
        _id: "$cust_id",
        total: { $sum: "$price" }
     }
   },
   { $match: { total: { $gt: 250 } } }
] )
For each unique cust_id with status A, sum the price field and return only where the sum is greater than 250.
 
SELECT cust_id,
       SUM(li.qty) as qty
FROM orders o,
     order_lineitem li
WHERE li.order_id = o.id
GROUP BY cust_id
 
db.orders.aggregate( [
   { $unwind: "$items" },
   {
     $group: {
        _id: "$cust_id",
        qty: { $sum: "$items.qty" }
     }
   }
] )
For each unique cust_id, sum the corresponding line item qty fields associated with the orders.
 
SELECT COUNT(*)
FROM (SELECT cust_id,
             ord_date
      FROM orders
      GROUP BY cust_id,
               ord_date)
      as DerivedTable
 
db.orders.aggregate( [
   {
     $group: {
        _id: {
           cust_id: "$cust_id",
           ord_date: { $dateToString: {
              format: "%Y-%m-%d",
              date: "$ord_date"
           }}
        }
     }
   },
   {
     $group: {
        _id: null,
        count: { $sum: 1 }
     }
   }
] )
Count the number of distinct cust_id, ord_date groupings. Excludes the time portion of the date.
 

[출처] https://docs.mongodb.com/manual/reference/sql-aggregation-comparison/

 

 

본 웹사이트는 광고를 포함하고 있습니다.
광고 클릭에서 발생하는 수익금은 모두 웹사이트 서버의 유지 및 관리, 그리고 기술 콘텐츠 향상을 위해 쓰여집니다.
이 게시물을
목록
목록
번호 제목 글쓴이 날짜 조회 수
공지 오라클 기본 샘플 데이터베이스 졸리운_곰 2014.01.02 86235
공지 [SQL컨셉] 서적 "SQL컨셉"의 샘플 데이타 베이스 SAMPLE DATABASE of ORACLE 가을의 곰을... 2013.02.10 78702
공지 [G_SQL] Sample Database 가을의 곰을... 2012.05.20 95446
15 [표준SQL] 퀴즈로 배우는 SQL : 전기 요금 계산 file 졸리운_곰 2024.08.10 1576
14 [표준SQL] 퀴즈로 배우는 SQL : 파이프 연결하기 file 졸리운_곰 2024.08.10 1320
13 [표준SQL] 퀴즈로 배우는 SQL : 공통점이 가장 많은 친구 찾기 file 졸리운_곰 2024.08.10 2116
12 [표준 SQL] 퀴즈로 배우는 SQL : 일별 누적 접속자 통계 구하기 file 졸리운_곰 2024.08.10 1683
11 [표준 SQL] 퀴즈로 배우는 SQL : 구분자로 나누어 행,열 바꾸기 file 졸리운_곰 2024.08.10 1884
10 [표준 SQL] 퀴즈로 배우는 SQL : 신입사원 부서 배치에 따른 급여 랭킹 시뮬레이션 file 졸리운_곰 2024.08.10 1340
9 [표준 SQL] 퀴즈로 배우는 SQL : 시작일, 종료일 사이의 휴일을 제외한 일수 구하기 file 졸리운_곰 2024.08.10 1479
8 [표준 SQL] 권순용의 DB 이야기 : 함수 기반 인덱스의 개념과 생성 이해 file 졸리운_곰 2024.08.10 1373
7 [표준 SQL] 퀴즈로 배우는 SQL : 계층 쿼리를 이용해 조직도 만들기 file 졸리운_곰 2024.08.10 2068
6 [표준 SQL] SQL을 잘한다는 기준은 무엇일까 file 졸리운_곰 2024.08.10 1340
5 [SQL] CRUD 기본 사용법 file 졸리운_곰 2023.01.23 1393
4 [기본 SQL] SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE file 졸리운_곰 2022.04.26 1209
3 Mysql Join 해부(Left, Right, Outer, Inner Join) file 졸리운_곰 2019.01.30 1578
2 Join의 모든것.(LEFT OUTER, RIGHT OUTER, INNER, FULL OUTER, CROSS) 졸리운_곰 2019.01.30 1518
1 SELECT 문법 file 졸리운_곰 2017.11.22 2313
쓰기
태그
대표 김성준 주소 : 경기 용인 분당수지 U타워 등록번호 : 142-07-27414
통신판매업 신고 : 제2012-용인수지-0185호 출판업 신고 : 수지구청 제 123호 개인정보보호최고책임자 : 김성준 sjkim70@stechstar.com
대표전화 : 010-4589-2193 [fax] 02-6280-1294 COPYRIGHT(C) stechstar.com ALL RIGHTS RESERVED