Overview
在本指南中，您可了解如何在 MongoDB Go 驱动程序中使用聚合操作。
聚合操作根据聚合管道中的规范处理 MongoDB 集合中的数据。聚合管道由一个或多个阶段组成。每个阶段都根据其表达式运算符执行操作。驱动程序执行聚合管道后，会返回聚合结果。
类比
聚合操作的运作方式与汽车工厂类似。汽车工厂内有一条装配线。装配线设有配备专门工具来完成特定作业的装配站。要制造汽车，需要将毛坯零件送到工厂。然后，装配线将零件改造并组装成汽车。
装配线类似于聚合管道，装配线上的装配站类似于聚合阶段，专用工具代表表达式运算符，而成品则类似于聚合结果。
比较操作
下表列出了通过使用查找和聚合操作来执行的任务。
查找操作 | 聚合操作 |
|---|---|
| 选择要返回的文档 选择要返回的字段 |
限制
聚合操作有局限性。执行聚合操作时，注意以下几点：
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，可使用 allowDiskUse 方法超过此限制。
$graphLookup 阶段的内存限制为 100 兆字节，忽略
allowDiskUse兆字节。
示例
本部分的示例使用以下 Tea 结构作为 tea 集合中文档的模型：
type Tea struct { Type string Category string Toppings []string Price float32}要运行本部分中的示例，请通过使用以下代码段将示例数据加载到 db 数据库中的 tea 集合中：
coll := client.Database("db").Collection("tea")docs := []interface{}{ Tea{Type: "Masala", Category: "black", Toppings: []string{"ginger", "pumpkin spice", "cinnamon"}, Price: 6.75}, Tea{Type: "Gyokuro", Category: "green", Toppings: []string{"berries", "milk foam"}, Price: 5.65}, Tea{Type: "English Breakfast", Category: "black", Toppings: []string{"whipped cream", "honey"}, Price: 5.75}, Tea{Type: "Sencha", Category: "green", Toppings: []string{"lemon", "whipped cream"}, Price: 5.15}, Tea{Type: "Assam", Category: "black", Toppings: []string{"milk foam", "honey", "berries"}, Price: 5.65}, Tea{Type: "Matcha", Category: "green", Toppings: []string{"whipped cream", "honey"}, Price: 6.45}, Tea{Type: "Earl Grey", Category: "black", Toppings: []string{"milk foam", "pumpkin spice"}, Price: 6.15}, Tea{Type: "Hojicha", Category: "green", Toppings: []string{"lemon", "ginger", "milk foam"}, Price: 5.55},}
result, err := coll.InsertMany(context.TODO(), docs)每个文档都包含有关茶类型、可用配料和价格的信息。
平均评级
以下示例计算并显示每个茶叶类别的平均评分和评分数量。
聚合管道使用 $group 阶段按 category 字段对文档进行分组，使用 $avg 表达式操作符计算平均值，并使用 $sum 表达式操作符计算文档数量。
// create group stagegroupStage := bson.D{ {"$group", bson.D{ {"_id", "$category"}, {"average_price", bson.D{{"$avg", "$price"}}}, {"type_total", bson.D{{"$sum", 1}}}, }}}
// pass the pipeline to the Aggregate() methodcursor, err := coll.Aggregate(context.TODO(), mongo.Pipeline{groupStage})if err != nil { panic(err)}
// display the resultsvar results []bson.Mif err = cursor.All(context.TODO(), &results); err != nil { panic(err)}for _, result := range results { fmt.Printf("Average price of %v tea options: $%v \n", result["_id"], result["average_price"]) fmt.Printf("Number of %v tea options: %v \n\n", result["_id"], result["type_total"])}在结果中省略字段
以下示例会匹配可使用牛奶泡沫作为配料的文档，并列出两种最便宜的选项。
聚合管道包含以下阶段：
$match与toppings字段包含“牛奶泡沫（milk foam）”的文档进行匹配的阶段$unset阶段，用于省略_id和category字段$sort阶段按升序排序对price和toppings进行排序$limit阶段以显示前两个文档
// create the stagesmatchStage := bson.D{{"$match", bson.D{{"toppings", "milk foam"}}}}unsetStage := bson.D{{"$unset", bson.A{"_id", "category"}}}sortStage := bson.D{{"$sort", bson.D{{"price", 1}, {"toppings", 1}}}}limitStage := bson.D{{"$limit", 2}}
// pass the pipeline to the Aggregate() methodcursor, err := coll.Aggregate(context.TODO(), mongo.Pipeline{matchStage, unsetStage, sortStage, limitStage})if err != nil { panic(err)}
// display the resultsvar results []Teaif err = cursor.All(context.TODO(), &results); err != nil { panic(err)}for _, result := range results { fmt.Printf("Tea: %v \nToppings: %v \nPrice: $%v \n\n", result.Type, strings.Join(result.Toppings, ", "), result.Price)}更多信息
要了解有关所提及术语的更多信息，请参阅以下指南：
要查看更多聚合示例，请参阅以下指南：
要了解有关 Aggregate() 方法及其行为的更多信息，请参阅检索数据。
API 文档
要进一步了解本指南所讨论的任何方法或类型，请参阅以下 API 文档：