聚合操作

聚合操作处理多个文档并返回计算结果。您可以使用聚合操作来：

将多个文档中的值组合在一起。
对分组数据执行操作，返回单一结果。
分析一段时间内的数据变化。
查询最新版本的数据。

通过使用MongoDB中内置的聚合操作符，您可以在集群上执行分析，而无需将数据移动到另一个平台。

开始体验

若要执行聚合操作，您可以使用：

聚合管道，这是执行聚合的首选方法。
单一目的聚合方法，这些方法很简单，但缺乏聚合管道的功能。

您可在用户界面中为 MongoDB Atlas 中托管的部署运行聚合管道。

聚合管道

聚合管道由一个或多个进程文档的阶段组成。这些文档可以来自集合、视图或专门设计的阶段。

每个阶段都对输入文档执行操作。示例，阶段可以 $filter 文档、$group 文档并计算值。然后，一个阶段输出的文档将传递到管道中的下一阶段。

聚合管道可以返回文档组的结果。您还可以使用使用聚合管道进行更新中所示的阶段，通过聚合管道更新文档。

注意

使用 db.collection.aggregate() 方法运行的聚合管道不会修改集合中的文档，除非管道包含 $merge 或 $out 阶段。

聚合管道示例

以下示例管道使用MongoDB Atlas中提供的示例数据中的文档，特别是 sample_training.routes集合。在此管道中，我们将找到提供从美国俄勒冈州波特兰 (PDX) 机场出发的最多直飞航班的前三名航空公司。

首先，添加一个$match阶段来过滤src_airport 值为 PDX 且 stops 为零的航班的文档：

{
   $match : {
      "src_airport" : "PDX",
      "stops" : 0
   }
}

$match 阶段将管道中的文档数量从 66、985 减少到 113。接下来，按航空公司名称 $group 文档并计算航班数量：

{
   $group : {
      _id : {
         "airline name": "$airline.name",
      }
      count : {
         $sum : 1
      }
   }
}

$group 阶段将管道中的文档数量减少为 16 条航空公司。要查找拥有最多航班的航空公司，请使用 $sort 阶段对剩余文档进行降序排序：

{
   $sort : {
      count : -1
   }
}

对文档进行排序后，使用 $limit 阶段返回提供从 PDX 出发的直飞航班最多的前三名的航空公司：

{
   $limit : 3
}

通过此聚合管道将文档放入 sample_training.routes集合后，提供从 PDX 直飞航班的三大航空公司是阿拉斯加航空、美国航空和联合航空，分别有 39、17 和 13 航班。

完整的管道如下所示：

db.routes.aggregate( [
   {
      $match : {
         "src_airport" : "PDX",
         "stops" : 0
      }
   },
   {
      $group : {
         _id : {
            "airline name": "$airline.name",
         }
         count : {
            $sum: 1
         }
      }
   },
   {
      $sort : {
         count : -1
      }
   },
   {
      $limit : 3
   }
] )

有关包含样本输入文档的可运行示例，请参阅完整聚合管道示例。

了解有关聚合管道的更多信息

如需了解有关聚合管道的更多信息，请参阅聚合管道。

单一目的聚合方法

单一目的聚合方法聚合单个集合中的文档。这些方法很简单，但缺乏聚合管道的功能。

方法	说明
`db.collection.estimatedDocumentCount()`	返回集合或视图中文档的近似数量。
`db.collection.count()`	返回集合或视图中文档的数量。
`db.collection.distinct()`	返回具有指定字段的不同值的文档数组。

后退

数据库引用

来年

聚合管道 (Aggregation Pipeline)

开始体验

聚合管道

注意

聚合管道示例

了解有关聚合管道的更多信息

单一目的聚合方法

获得技能徽章