1.聚合操作
聚合操作处理数据记录并返回计算结果。聚合操作组值来自多个文档，可以对分组数据执行各种操作以返回单个结果。聚合操作包含三类：单一作用聚合、聚合管道、MapReduce。
- 单一作用聚合：提供了对常见聚合过程的简单访问，操作都从单个集合聚合文档。
- 聚合管道是一个数据聚合的框架，模型基于数据处理流水线的概念。文档进入多级管道，将 文档转换为聚合结果。
- MapReduce操作具有两个阶段：处理每个文档并向每个输入文档发射一个或多个对象的map阶段，以及reduce组合map操作的输出阶段。
1.1 单一作用聚合
MongoDB提供 db.collection.estimatedDocumentCount(), db.collection.count(), db.collection.distinct() 这类单一作用的聚合函数。 所有这些操作都聚合来自单个集合的文档。虽然这些操作提供了对公共聚合过程的简单访问，但它们缺乏聚合管道和map-Reduce的灵活性和功能。
| db.collection.estimatedDocumentCount() | 返回集合或视图中所有文档的计数 |
| db.collection.count() | 返回与find()集合或视图的查询匹配的文档计数 。等同于 db.collection.find(query).count()构造 |
| db.collection.distinct() | 在单个集合或视图中查找指定字段的不同值，并在数组中返回结果。 |
#检索books集合中所有文档的计数db.books.estimatedDocumentCount()#计算与查询匹配的所有文档db.books.count({favCount:{$gt:50}})#返回不同type的数组db.books.distinct("type")#返回收藏数大于90的文档不同type的数组db.books.distinct("type",{favCount:{$gt:90}})注意：在分片群集上，如果存在孤立文档或正在进行块迁移，则db.collection.count()没有查询谓词可能导致计数不准确。要避免这些情况，请在分片群集上使用 db.collection.aggregate()方法。
1.2 聚合管道
什么是 MongoDB 聚合框架
MongoDB 聚合框架（Aggregation Framework）是一个计算框架，它可以：
- 作用在一个或几个集合上；
- 对集合中的数据进行的一系列运算；
- 将这些数据转化为期望的形式；
从效果而言，聚合框架相当于 SQL 查询中的GROUP BY、 LEFT OUTER JOIN 、 AS等。
管道（Pipeline）和阶段（Stage）
整个聚合运算过程称为管道（Pipeline），它是由多个阶段（Stage）组成的， 每个管道：
- 接受一系列文档（原始数据）；
- 每个阶段对这些文档进行一系列运算；
- 结果文档输出给下一个阶段；
聚合管道操作语法
pipeline = [$stage1, $stage2, ...$stageN];db.collection.aggregate(pipeline, {options})- pipelines 一组数据聚合阶段。除$out、$Merge和$geonear阶段之外，每个阶段都可以在管道中出现多次。
- options 可选，聚合操作的其他参数。包含：查询计划、是否使用临时文件、 游标、最大操作时间、读写策略、强制索引等等
常用的管道聚合阶段
聚合管道包含非常丰富的聚合阶段，下面是最常用的聚合阶段
| 阶段 | 描述 | SQL等价运算符 |
| $match | 筛选条件 | WHERE |
| $project | 投影 | AS |
| $lookup | 左外连接 | LEFT OUTER JOIN |
| $sort | 排序 | ORDER BY |
| $group | 分组 | GROUP BY |
| $skip/$limit | 分页 | |
| $unwind | 展开数组 | |
| $graphLookup | 图搜索 | |
| $facet/$bucket | 分面搜索 |
文档：Aggregation Pipeline Stages — MongoDB Manual
聚合表达式
获取字段信息
$<field> ： 用 $ 指示字段路径$<field>.<sub field> ： 使用 $ 和 . 来指示内嵌文档的路径常量表达式
$literal :<value> ： 指示常量 <value>系统变量表达式
$$<variable> 使用 $$ 指示系统变量$$CURRENT 指示管道中当前操作的文档数据准备
准备数据集，执行脚本
var tags = ["nosql","mongodb","document","developer","popular"];var types = ["technology","sociality","travel","novel","literature"];var books=[];for(var i=0;i<50;i++){var typeIdx = Math.floor(Math.random()*types.length);var tagIdx = Math.floor(Math.random()*tags.length);var tagIdx2 = Math.floor(Math.random()*tags.length);var favCount = Math.floor(Math.random()*100);var username = "xx00"+Math.floor(Math.random()*10);var age = 20 + Math.floor(Math.random()*15);var book = {title: "book-"+i,type: types[typeIdx],tag: [tags[tagIdx],tags[tagIdx2]],favCount: favCount,author: {name:username,age:age}};books.push(book)}db.books.insertMany(books);$project
投影操作， 将原始字段投影成指定名称， 如将集合中的 title 投影成 name
db.books.aggregate([{$project:{name:"$title"}}])$project 可以灵活控制输出文档的格式，也可以剔除不需要的字段
db.books.aggregate([{$project:{name:"$title",_id:0,type:1,author:1}}])从嵌套文档中排除字段
db.books.aggregate([{$project:{name:"$title",_id:0,type:1,"author.name":1}}
])
或者
db.books.aggregate([{$project:{name:"$title",_id:0,type:1,author:{name:1}}}
])$match
$match用于对文档进行筛选，之后可以在得到的文档子集上做聚合，$match可以使用除了地理空间之外的所有常规查询操作符，在实际应用中尽可能将$match放在管道的前面位置。这样有两个好处：一是可以快速将不需要的文档过滤掉，以减少管道的工作量；二是如果再投射和分组之前执行$match，查询可以使用索引。
db.books.aggregate([{$match:{type:"technology"}}])筛选管道操作和其他管道操作配合时候时，尽量放到开始阶段，这样可以减少后续管道操作符要操作的文档数，提升效率
db.books.aggregate([{$match:{type:"technology"}},{$project:{name:"$title",_id:0,type:1,author:{name:1}}}])$count
计数并返回与查询匹配的结果数
db.books.aggregate([{$match:{type:"technology"}},{$count: "type_count"}
])
$match阶段筛选出type匹配technology的文档，并传到下一阶段；
$count阶段返回聚合管道中剩余文档的计数，并将该值分配给type_count
$group
按指定的表达式对文档进行分组，并将每个不同分组的文档输出到下一个阶段。输出文档包含一个_id字段，该字段按键包含不同的组。
输出文档还可以包含计算字段，该字段保存由$group的_id字段分组的一些accumulator表达式的值。 $group不会输出具体的文档而只是统计信息。
{ $group: { _id: <expression>, <field1>: { <accumulator1> : <expression1> }, ... } }- _id字段是必填的;但是，可以指定_id值为null来为整个输入文档计算累计值。
- 剩余的计算字段是可选的，并使用运算符进行计算。
- _id和表达式可以接受任何有效的表达式。
accumulator操作符
| 名称 | 描述 | 类比sql |
| $avg | 计算均值 | avg |
| $first | 返回每组第一个文档，如果有排序，按照排序，如果没有按照默认的存储的顺序的第一个文档。 | limit 0,1 |
| $last | 返回每组最后一个文档，如果有排序，按照排序，如果没有按照默认的存储的顺序的最后个文档。 | - |
| $max | 根据分组，获取集合中所有文档对应值得最大值。 | max |
| $min | 根据分组，获取集合中所有文档对应值得最小值。 | min |
| $push | 将指定的表达式的值添加到一个数组中。 | - |
| $addToSet | 将表达式的值添加到一个集合中（无重复值，无序）。 | - |
| $sum | 计算总和 | sum |
| $stdDevPop | 返回输入值的总体标准偏差（population standard deviation） | - |
| $stdDevSamp | 返回输入值的样本标准偏差（the sample standard deviation） | - |
$group阶段的内存限制为100M。默认情况下，如果stage超过此限制，$group将产生错误。但是，要允许处理大型数据集，请将allowDiskUse选项设置为true以启用$group操作以写入临时文件。
book的数量，收藏总数和平均值
db.books.aggregate([{$group:{_id:null,count:{$sum:1},pop:{$sum:"$favCount"},avg:{$avg:"$favCount"}}}])统计每个作者的book收藏总数
db.books.aggregate([{$group:{_id:"$author.name",pop:{$sum:"$favCount"}}}])统计每个作者的每本book的收藏数
db.books.aggregate([{$group:{_id:{name:"$author.name",title:"$title"},pop:{$sum:"$favCount"}}}])每个作者的book的type合集
db.books.aggregate([{$group:{_id:"$author.name",types:{$addToSet:"$type"}}}])$unwind
可以将数组拆分为单独的文档
v3.2+支持如下语法：
{$unwind:{#要指定字段路径，在字段名称前加上$符并用引号括起来。path: <field path>,#可选,一个新字段的名称用于存放元素的数组索引。该名称不能以$开头。includeArrayIndex: <string>, #可选，default :false，若为true,如果路径为空，缺少或为空数组，则$unwind输出文档preserveNullAndEmptyArrays: <boolean>} }姓名为xx006的作者的book的tag数组拆分为多个文档
db.books.aggregate([{$match:{"author.name":"xx006"}},{$unwind:"$tag"}])db.books.aggregate([{$match:{"author.name":"xx006"}}])每个作者的book的tag合集
db.books.aggregate([{$unwind:"$tag"},{$group:{_id:"$author.name",types:{$addToSet:"$tag"}}}])案例
示例数据
db.books.insert([{"title" : "book-51","type" : "technology","favCount" : 11,"tag":[],"author" : {"name" : "fox","age" : 28}},{"title" : "book-52","type" : "technology","favCount" : 15,"author" : {"name" : "fox","age" : 28}},{"title" : "book-53","type" : "technology","tag" : ["nosql","document"],"favCount" : 20,"author" : {"name" : "fox","age" : 28}}])测试
# 使用includeArrayIndex选项来输出数组元素的数组索引includeArrayIndex选项来输出数组元素的数组索引db.books.aggregate([{$match:{"author.name":"fox"}},{$unwind:{path:"$tag", includeArrayIndex: "arrayIndex"}}])# 使用preserveNullAndEmptyArrays选项在输出中包含缺少size字段，null或空数组的文档db.books.aggregate([{$match:{"author.name":"fox"}},{$unwind:{path:"$tag", preserveNullAndEmptyArrays: true}}])$limit
限制传递到管道中下一阶段的文档数
db.books.aggregate([{$limit : 5 }])此操作仅返回管道传递给它的前5个文档。 $limit对其传递的文档内容没有影响。
注意：当$sort在管道中的$limit之前立即出现时，$sort操作只会在过程中维持前n个结果，其中n是指定的限制，而MongoDB只需要将n个项存储在内存中。
$skip
跳过进入stage的指定数量的文档，并将其余文档传递到管道中的下一个阶段
db.books.aggregate([ {$skip : 5 }])此操作将跳过管道传递给它的前5个文档。 $skip对沿着管道传递的文档的内容没有影响。
$sort
对所有输入文档进行排序，并按排序顺序将它们返回到管道。
语法：
{ $sort: { <field1>: <sort order>, <field2>: <sort order> ... } }
要对字段进行排序，请将排序顺序设置为1或-1，以分别指定升序或降序排序，如下例所示：
db.books.aggregate([{$sort : {favCount:-1,title:1}}
])$lookup
Mongodb 3.2版本新增，主要用来实现多表关联查询， 相当关系型数据库中多表关联查询。每个输入待处理的文档，经过$lookup 阶段的处理，输出的新文档中会包含一个新生成的数组（可根据需要命名新key ）。数组列存放的数据是来自被Join集合的适配文档，如果没有，集合为空（即 为[ ])
语法：
db.collection.aggregate([{$lookup: {from: "<collection to join>",localField: "<field from the input documents>",foreignField: "<field from the documents of the from collection>",as: "<output array field>"}})| from | 同一个数据库下等待被Join的集合。 |
| localField | 源集合中的match值，如果输入的集合中，某文档没有 localField 这个Key（Field），在处理的过程中，会默认为此文档含 有 localField：null的键值对。 |
| foreignField | 待Join的集合的match值，如果待Join的集合中，文档没有foreignField 值，在处理的过程中，会默认为此文档含有 foreignField：null的键值对。 |
| as | 为输出文档的新增值命名。如果输入的集合中已存在该值，则会覆盖掉 |
注意：null = null 此为真
其语法功能类似于下面的伪SQL语句：
SELECT *, <output array field>FROM collectionWHERE <output array field> IN (SELECT *FROM <collection to join>WHERE <foreignField>= <collection.localField>);案例
数据准备
db.customer.insert({customerCode:1,name:"customer1",phone:"13112345678",address:"test1"})db.customer.insert({customerCode:2,name:"customer2",phone:"13112345679",address:"test2"})db.order.insert({orderId:1,orderCode:"order001",customerCode:1,price:200})db.order.insert({orderId:2,orderCode:"order002",customerCode:2,price:400})db.orderItem.insert({itemId:1,productName:"apples",qutity:2,orderId:1})db.orderItem.insert({itemId:2,productName:"oranges",qutity:2,orderId:1})db.orderItem.insert({itemId:3,productName:"mangoes",qutity:2,orderId:1})db.orderItem.insert({itemId:4,productName:"apples",qutity:2,orderId:2})db.orderItem.insert({itemId:5,productName:"oranges",qutity:2,orderId:2})db.orderItem.insert({itemId:6,productName:"mangoes",qutity:2,orderId:2})关联查询
db.customer.aggregate([ {$lookup: {from: "order",localField: "customerCode",foreignField: "customerCode",as: "customerOrder"}}])db.order.aggregate([{$lookup: {from: "customer",localField: "customerCode",foreignField: "customerCode",as: "curstomer"}},{$lookup: {from: "orderItem",localField: "orderId",foreignField: "orderId",as: "orderItem"}}])聚合操作案例1
统计每个分类的book文档数量
db.books.aggregate([{$group:{_id:"$type",total:{$sum:1}}},{$sort:{total:-1}}])标签的热度排行，标签的热度则按其关联book文档的收藏数（favCount）来计算
db.books.aggregate([{$match:{favCount:{$gt:0}}},{$unwind:"$tag"},{$group:{_id:"$tag",total:{$sum:"$favCount"}}},{$sort:{total:-1}}])- $match阶段：用于过滤favCount=0的文档。
- $unwind阶段：用于将标签数组进行展开，这样一个包含3个标签的文档会被拆解为3个条目。
- $group阶段：对拆解后的文档进行分组计算，$sum："$favCount"表示按favCount字段进行累加。
- $sort阶段：接收分组计算的输出，按total得分进行排序。
统计book文档收藏数[0,10),[10,60),[60,80),[80,100),[100,+∞）
db.books.aggregate([{$bucket:{groupBy:"$favCount",boundaries:[0,10,60,80,100],default:"other",output:{"count":{$sum:1}}}}])聚合操作案例2
导入邮政编码数据集:https://media.mongodb.org/zips.json
资源如上
使用mongoimport工具导入数据
mongoimport -h 192.168.65.174 -d test -u fox -p fox --authenticationDatabase=admin -c zips --file D:\ProgramData\mongodb\import\zips.json
h,--host ：代表远程连接的数据库地址，默认连接本地Mongo数据库；
--port：代表远程连接的数据库的端口，默认连接的远程端口27017；
-u,--username：代表连接远程数据库的账号，如果设置数据库的认证，需要指定用户账号；
-p,--password：代表连接数据库的账号对应的密码；
-d,--db：代表连接的数据库；
-c,--collection：代表连接数据库中的集合；
-f, --fields：代表导入集合中的字段；
--type：代表导入的文件类型，包括csv和json,tsv文件，默认json格式；
--file：导入的文件名称
--headerline：导入csv文件时，指明第一行是列名，不需要导入；
返回人口超过1000万的州
db.zips.aggregate( [{ $group: { _id: "$state", totalPop: { $sum: "$pop" } } },{ $match: { totalPop: { $gte: 10*1000*1000 } } }] )这个聚合操作的等价SQL是：
SELECT state, SUM(pop) AS totalPopFROM zipsGROUP BY stateHAVING totalPop >= (10*1000*1000)返回各州平均城市人口
db.zips.aggregate( [{ $group: { _id: { state: "$state", city: "$city" }, cityPop: { $sum: "$pop" } } },{ $group: { _id: "$_id.state", avgCityPop: { $avg: "$cityPop" } } }] )db.zips.aggregate( [{ $group: { _id: { state: "$state", city: "$city" }, cityPop: { $sum: "$pop" } } }] )按州返回最大和最小的城市
db.zips.aggregate( [{ $group:{_id: { state: "$state", city: "$city" },pop: { $sum: "$pop" }}},{ $sort: { pop: 1 } },{ $group:{_id : "$_id.state",biggestCity: { $last: "$_id.city" },biggestPop: { $last: "$pop" },smallestCity: { $first: "$_id.city" },smallestPop: { $first: "$pop" }}},{ $project:{ _id: 0,state: "$_id",biggestCity: { name: "$biggestCity", pop: "$biggestPop" },smallestCity: { name: "$smallestCity", pop: "$smallestPop" }}}] )1.3 MapReduce
MapReduce操作将大量的数据处理工作拆分成多个线程并行处理，然后将结果合并在一起。MongoDB提供的Map-Reduce非常灵活，对于大规模数据分析也相当实用。
MapReduce具有两个阶段：
- 将具有相同Key的文档数据整合在一起的map阶段
- 组合map操作的结果进行统计输出的reduce阶段
MapReduce的基本语法
db.collection.mapReduce(function() {emit(key,value);}, //map 函数function(key,values) {return reduceFunction}, //reduce 函数{out: <collection>,query: <document>,sort: <document>,limit: <number>,finalize: <function>,scope: <document>,jsMode: <boolean>,verbose: <boolean>,bypassDocumentValidation: <boolean>})- map，将数据拆分成键值对，交给reduce函数
- reduce，根据键将值做统计运算
- out，可选，将结果汇入指定表
- quey，可选筛选数据的条件，筛选的数据送入map
- sort，排序完后，送入map
- limit，限制送入map的文档数
- finalize，可选，修改reduce的结果后进行输出
- scope，可选，指定map、reduce、finalize的全局变量
- jsMode，可选，默认false。在mapreduce过程中是否将数 据转换成bson格式。
- verbose，可选，是否在结果中显示时间，默认false
- bypassDocmentValidation，可选，是否略过数据校验
统计type为travel的不同作者的book文档收藏数
db.books.mapReduce(function(){emit(this.type,this.favCount)},function(key,values){return Array.sum(values)},{query:{type:"travel"},out: "books_favCount"})
从MongoDB 5.0开始，map-reduce操作已被弃用。聚合管道比映射-reduce操作提供更好的性能和可用性。Map-reduce操作可以使用聚合管道操作符重写，例如$group、$merge等。