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聚合(Aggregation)

Overview

在本指南中，您可以了解如何使用 MongoDB .NET/C# 驱动程序以执行聚合操作。

聚合操作会对 MongoDB 集合中的数据进行处理，并返回计算结果。MongoDB 聚合框架以数据处理管道的概念为模型。文档通过一个或多个阶段组成的管道流转，该管道将文档转化为聚合结果。

类比

聚合操作的功能类似于带有装配线的汽车工厂。装配线设有配备专用工具的工位来执行特定任务。例如，在制造汽车时，装配线从制造车架开始。然后，当车架移动通过装配线时，每个工位都会组装一个单独的零件。最终产品即成品汽车。

装配线代表聚合管道，各个工位代表聚合阶段，专用工具代表表达式操作符，而成品则代表聚合结果。

比较聚合与查找操作

下表列出了使用查找操作可以执行的不同任务，同时列出了使用聚合操作可以实现的任务作为对比。聚合框架提供了扩展功能，允许您转换和操作数据。

查找操作	聚合操作
选择要返回的特定文档选择要返回的字段对结果进行排序限制结果对结果进行计数	选择要返回的特定文档选择要返回的字段对结果进行排序对结果进行限制对结果进行计数对结果进行分组重命名字段计算新字段汇总数据连接和合并数据集

服务器限制

执行聚合操作时要考虑以下限制：

返回的文档不得违反 BSON 文档大小限制（16 兆字节）。
默认情况下，管道阶段的内存限制为 100 MB。如果需要，可以通过设置传递给 Aggregate() 方法的 AggregateOptions 对象的 AllowDiskUse 属性来超出此限制。
$graphLookup阶段的内存严格限制为 100 兆字节，并忽略了 AllowDiskUse 属性。

聚合示例

如需执行聚合，请向 IMongoCollection<TDocument>.Aggregate() 方法传递聚合阶段列表。

注意

此示例使用 Atlas 示例数据集中的 sample_restaurants.restaurants 集合。要了解如何创建免费的 MongoDB Atlas 集群并加载示例数据集，请参阅快速入门。

下面的代码示例可以统计纽约市每个区的面包店数量。为此，它使用包含以下阶段的聚合管道：

$match阶段，用于筛选cuisine字段包含值"Bakery"的文档。
$group 阶段按 borough 字段对匹配的文档进行分组，从而为该字段的每个不同值累积文档数。

下文将通过使用 LINQ、构建器和 BsonDocument 方法来创建和组合示例管道中使用的聚合阶段，从而实现本示例。

LINQ 方法

// Defines a queryable collection object as a prerequisite to using LINQ
var queryableCollection = collection.AsQueryable();
// Defines the query with $match and $group stages
var query = queryableCollection
    .Where(r => r.Cuisine == "Bakery")
    .GroupBy(r => r.Borough)
    .Select(g => new { _id = g.Key, Count = g.Count() });
// Executes the query and prints the aggregated results
foreach (var result in query.ToList())
{
    Console.WriteLine(result);
}

{ _id = Bronx, Count = 71 }
{ _id = Brooklyn, Count = 173 }
{ _id = Staten Island, Count = 20 }
{ _id = Missing, Count = 2 }
{ _id = Manhattan, Count = 221 }
{ _id = Queens, Count = 204 }

要学习；了解有关使用 LINQ 构建聚合管道的更多信息，请参阅 LINQ 事务语法 for Aggregation Operations 指南。

构建者方法

// Defines the $match aggregation stage  
var matchFilter = Builders<Restaurant>.Filter.Eq(r => r.Cuisine, "Bakery");
// Defines the aggregation pipeline with the $match and $group aggregation stages
var pipeline = new EmptyPipelineDefinition<Restaurant>()
    .Match(matchFilter)
    .Group(r => r.Borough,
        g => new
            {
                _id = g.Key,
                Count = g.Count()
            }
    );
// Executes the aggregation pipeline
var results = collection.Aggregate(pipeline).ToList();
// Prints the aggregated results
foreach (var result in results)
{
    Console.WriteLine(result);
}

{ _id = Bronx, Count = 71 }
{ _id = Brooklyn, Count = 173 }
{ _id = Staten Island, Count = 20 }
{ _id = Missing, Count = 2 }
{ _id = Manhattan, Count = 221 }
{ _id = Queens, Count = 204 }

要了解使用构建器构建聚合管道的更多信息，请参阅《使用构建器进行操作》指南中的构建聚合管道部分。

BsonDocument 方法

// Defines the $match and $group aggregation stages
var matchStage = new BsonDocument
{
    {
        "$match",
        new BsonDocument
        {
            { "cuisine", "Bakery" }
        }
    }
};
var groupStage = new BsonDocument
{
    {
        "$group",
        new BsonDocument
        {
            { "_id", "$borough" },
            { "count", new BsonDocument("$sum", 1) }
        }
    }
};
// Executes the aggregation pipeline
var pipeline = new[] { matchStage, groupStage };
var results = collection.Aggregate<BsonDocument>(pipeline).ToList();
// Prints the aggregated results
foreach (BsonDocument result in results)
{
    Console.WriteLine(result);
}

{ "_id" : "Brooklyn", "count" : 173 }
{ "_id" : "Manhattan", "count" : 221 }
{ "_id" : "Bronx", "count" : 71 }
{ "_id" : "Missing", "count" : 2 }
{ "_id" : "Staten Island", "count" : 20 }
{ "_id" : "Queens", "count" : 204 }

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