聚合操作处理数据记录并返回计算结果.聚合操作将来自多个文档的值组合在一起，并且可以对分组数据执行各种操作以返回单个结果.在SQL中，count(*)和group by相当于mongodb聚合.
对于MongoDB中的聚合，你应该使用 aggregate()方法.
aggregate()的基本语法方法如下 :
> db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)
在集合中，您有以下数据 :
{
_id: ObjectId(7df78ad8902c)
title: 'MongoDB Overview',
description: 'MongoDB is no sql database',
by_user: 'it1352',
url: 'http://www.it1352.com',
tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
likes: 100
},
{
_id: ObjectId(7df78ad8902d)
title: 'NoSQL Overview',
description: 'No sql database is very fast',
by_user: 'it1352',
url: 'http://www.it1352.com',
tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
likes: 10
},
{
_id: ObjectId(7df78ad8902e)
title: 'Neo4j Overview',
description: 'Neo4j is no sql database',
by_user: 'Neo4j',
url: 'http://www.neo4j.com',
tags: ['neo4j', 'database', 'NoSQL'],
likes: 750
},现在从上面的集合中，如果你想显示一个列表，说明每个用户写了多少个教程，那么您将使用以下 aggregate()方法 :
> db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : 1}}}])
{
"result" : [
{
"_id" : "it1352",
"num_tutorial" : 2
},
{
"_id" : "Neo4j",
"num_tutorial" : 1
}
],
"ok" : 1
}
>上述用例的Sql等效查询将通过by_user 从mycol组中选择by_user，count(*).
在上面的示例中，我们按字段 by_user 对文档进行分组，并且每次出现by_user时，sum的前一个值都会递增.以下是可用聚合表达式的列表.
| 表达式 | 描述 | 示例 |
|---|---|---|
| $sum | 汇总集合中所有文档的定义值. | db.mycol.aggregate([{$group:{_ id:" $by_user"，num_tutorial:{$sum:"$likes"}}}]) |
| $avg | 计算集合中所有文档的所有给定值的平均值. | db.mycol.aggregate ([{$group:{_ id:"$by_user"，num_tutorial:{$avg:"$likes"}}}}) |
| $min | 获取所有文档中相应值的最小值收集. | db.mycol.aggregate([{$group:{_ id:"$by_user"，num_tutorial:{$min:"$likes"}}}}]) |
| $max | 获取集合中所有文档的相应值的最大值. | db.mycol. aggregate([{$group:{_ id:"$by_user"，num_tutorial:{$max:"$likes"}}}}]) |
| $push | 将值插入到结果文档中的数组中. | db.mycol.aggregate([ {$group:{_ id:"$by_user"，url:{$push:"$url"}}}]) |
| $addToSet | 在结果文档中将值插入数组但不创建重复项. | db. mycol.aggregate([{$group:{_ id:"$ y_user"，url:{$addToSet:"$url"}}}]]) |
| $first | 根据分组从源文档中获取第一个文档.通常这只与之前应用的一些"$ sort"-stage一起使用. | db.mycol.aggregate([{$group:{_ id:"$by_user"，first_url:{$first:"$url"}}}]) |
| $last | 根据分组获取源文档中的最后一个文档.通常这只与之前应用的一些"$ sort"-stage一起使用. | db.mycol.aggregate([{$group:{_ id:"$ by_user"，last_url:{$last:"$url"}}}]) |
在UNIX命令中，shell管道意味着可以对某些输入执行操作并使用输出作为下一个命令的输入，依此类推.MongoDB在聚合框架中也支持相同的概念.有一组可能的阶段，每个阶段都被视为一组文档作为输入并产生一组结果文档(或管道末尾的最终结果JSON文档).然后可以将其用于下一个阶段，依此类推.
以下是聚合框架中可能的阶段去;
$ project : 用于se从集合中提取一些特定字段.
$ match : 这是一个过滤操作，因此可以减少作为下一阶段输入的文档数量.
$ group : 如上所述，这会进行实际汇总.
$ sort : 对文件进行排序.
$ skip : 有了这个，就可以在文件列表中向前跳过一定数量的文件.
$ limit : 这会限制从当前位置开始的给定数字来查看的文档数量.
$ unwind : 这用于展开使用数组的文档.使用数组时，数据是预先连接的类型，此操作将撤消，以便再次拥有单个文档.因此，在此阶段，我们将增加下一阶段的文件数量.
