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：

将多个文档中的值分组。
从分组数据计算单个结果。
分析一段时间内的数据变化。
查询最新版本的数据。

MongoDB 中的聚合操作符可让您在集群上运行分析，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，首选方法。
单一目的聚合方法，其功能少于聚合管道。

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处理文档的阶段组成：

每个阶段对输入文档执行一个操作。例如，某个阶段可以过滤文档、对文档进行分组并计算值。
从一个阶段输出的文档将传递到下一阶段。
一个聚合管道可以返回针对文档组的结果。例如，返回总值、平均值、最大值和最小值。

如使用通过聚合管道更新中显示的阶段，则可以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

本页上的示例使用sample_mflix示例数据集中的数据。有关如何将此数据集加载到自管理MongoDB 部署中的详细信息，请参阅加载示例数据集。如果对示例数据库进行了任何修改，则可能需要删除并重新创建数据库才能运行本页上的示例。

以下管道可找到在数据库中执导电影最多的前三名主管。

使用 $match 阶段过滤到列出主管的电影（不包括主管字段为空或空白的文档）：

{
    $match : {
        "directors" : { $exists: true, $ne: null, $not: {$size: 0} }
    }
},

$match 阶段通过过滤没有主管信息的电影来减少管道中的文档数量。接下来，使用$unwind解构主管数组，以计算每个主管的电影数量：

{
    $unwind : "$directors"
},

使用 $group 按主管名称分组文档并计算每位主管的电影数：

{
    $group : {
    _id : "$directors",
    movieCount : {
        $sum: 1
        }
    }
},

使用 $sort 按电影数量降序排序剩余文档：

{
    $sort : {
        movieCount : -1
    }
},

使用 $limit 返回前三位主管：

{
    $limit : 3
}

完整的管道：

db.movies.aggregate(
  [
    {
        $match : {
            "directors" : { $exists: true, $ne: null, $not: {$size: 0} }
        }
    },
    {
        $unwind : "$directors"
    },
    {
        $group : {
        _id : "$directors",
        movieCount : {
            $sum: 1
            }
        }
    },
    {
        $sort : {
            movieCount : -1
        }
    },
    {
        $limit : 3
    }
  ]
)

该管道返回以下结果：

[
  { _id: 'Woody Allen', movieCount: 40 },
  { _id: 'Martin Scorsese', movieCount: 32 },
  { _id: 'Takashi Miike', movieCount: 31 }
]

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。

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

单一目的聚合方法从单一集合中聚合文档。这些方法的功能少于聚合管道。

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。

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单一目的聚合方法

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