The Aggregates class provides static factory methods that build aggregation pipeline stages. Each method returns an instance of the Bson type, which can in turn be passed to the MongoCollection.aggregate() method.
您可以静态导入Aggregates类的方法，如以下代码所示：
import org.mongodb.scala.model.Aggregates._
本指南中的示例假定此静态导入。
匹配
$match管道阶段将与指定过滤匹配的所有文档传递到下一阶段。虽然过滤可以是任何实现 Bson 的类的实例，但使用 筛选器构建器类 中的方法会更方便。
以下示例创建了一个管道阶段，用于匹配author字段值为"Dave"的所有文档：
`match`(equal("author", "Dave"))
注意
由于match是Scala中的保留字，必须用反引号转义，因此您可能更愿意使用filter()别名：
filter(equal("author", "Dave"))
项目
$project管道阶段将所有文档的投影字段传递到下一阶段。虽然投影可以是任何实现 Bson 的类的实例，但使用投影生成器类中的方法会更方便。
以下示例创建一个管道阶段，其中不包括 _id 字段，但包括 title 和 author 字段：
project(fields(include("title", "author"), excludeId()))
计算字段
$project 阶段也可以投影计算字段。
以下示例将qty字段到名为quantity的新字段。 换句话说，它会重命名该字段：
project(computed("quantity", "$qty"))
抽检 (Sample)
$sample管道阶段从输入文档中随机选择N文档。 以下示例使用sample()方法从集合中随机选择5文档：
sample(5)
Sort
$sort管道阶段将所有文档传递到下一阶段，并按指定的排序条件进行排序。虽然排序条件可以是任何实现Bson 的类的实例，但使用“排序生成器类”中的方法会更方便。
以下示例创建了管道阶段，根据 age 字段的值以降序排序，然后根据 posts 字段的值以升序排序：
sort(orderBy(descending("age"), ascending("posts")))
跳过
$skip管道阶段会跳过进入该阶段的指定数量的文档，并将剩余文档传递到下一阶段。
以下示例会跳过前5个文档：
skip(5)
Limit
$limit管道阶段限制传递到下一阶段的文档数量。
以下示例将文档数量限制为10 ：
limit(10)
Lookup
$lookup管道阶段与另一个集合执行左外连接，以过滤已连接集合中的文档进行处理。
以下示例对fromCollection集合执行左外连接，将local字段连接到from字段，并在joinedOutput字段中输出：
lookup("fromCollection", "local", "from", "joinedOutput")
GROUP
$group管道阶段按某些指定的表达式对文档进行分组，并将每个不同分组的文档输出到下一阶段。 一个群组由_id和零个或多个累加器组成，其中 指定了要群组的表达式，而零个或多个累加器则针对每个分组进行评估。
为了简化累加器的表达式，驱动程序包含一个Accumulators单例对象，其中包含每个受支持累加器的工厂方法。
以下示例按customerId字段的值对文档进行分组，并将每个群组的数量字段值的总和和平均值分别累加到totalQuantity和averageQuantity字段中：
group("$customerId", sum("totalQuantity", "$quantity"), avg("averageQuantity", "$quantity"))
Unwind
$unwind管道阶段解构输入文档中的大量字段，为每个元素输出一个文档。
以下示例为每个文档输出sizes数组中每个元素的文档：
unwind("$sizes")
以下示例还包括sizes字段缺失值或 null 值，或者sizes列表为空的任何文档：
unwind("$sizes", UnwindOptions().preserveNullAndEmptyArrays(true))
以下示例展开sizes数组，并将数组索引输出到position字段中：
unwind("$sizes", UnwindOptions().includeArrayIndex("$position"))
SetWindowFields
$setWindowFields管道阶段允许使用窗口操作符。 此阶段对输入文档进行分区，类似于 $group管道阶段，可以选择对它们进行排序，通过在每个函数指定的Windows上计算窗口函数来计算文档中的字段，然后输出文档。 窗口是分区的子集。
与$group管道阶段的重要区别在于，属于同一分区或窗口的文档不会折叠为单个文档。
驾驶员包含WindowedComputations单例对象，其中包含受支持窗口操作符的工厂方法。
以下示例根据rainfall和temperature字段中提供的更细粒度的测量值，计算每个地点过去一个月的累计降雨量和平均气温：
val pastMonth: Window = Windows.timeRange(-1, MongoTimeUnit.MONTH, Windows.Bound.CURRENT) setWindowFields(Some("$localityId"), Some(Sorts.ascending("measurementDateTime")), WindowedComputations.sum("monthlyRainfall", "$rainfall", Some(pastMonth)), WindowedComputations.avg("monthlyAvgTemp", "$temperature", Some(pastMonth)))
组装管道
管道操作符通常组合成一个列表并传递给MongoCollection的aggregate()方法：
collection.aggregate(List(filter(equal("author", "Dave")), group("$customerId", sum("totalQuantity", "$quantity"), avg("averageQuantity", "$quantity")), out("authors")))