最近一直在用mongodb，有時候會需要用到統計，在網上查了一些資料，最適合用的就是用aggregate，以下介紹一下自己運用的心得。。
MongoDB 聚合
MongoDB中聚合(aggregate)主要用于處理數據(諸如統計平均值,求和等)，并返回計算后的數據結果。有點類似sql語句中的 count(*)。
aggregate() 方法
MongoDB中聚合的方法使用aggregate()。
語法
aggregate() 方法的基本語法格式如下所示：
db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)
實例
集合中的數據如下：
{ _id: ObjectId(7df78ad8902c) title: 'MongoDB Overview', description: 'MongoDB is no sql database', by_user: 'VeVB.COm', url: 'http://www.5lwq4hdr.cn', tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'], likes: 100},{ _id: ObjectId(7df78ad8902d) title: 'NoSQL Overview', description: 'No sql database is very fast', by_user: 'VeVB.COm', url: 'http://www.5lwq4hdr.cn', 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},現在我們通過以上集合計算每個作者所寫的文章數，使用aggregate()計算結果如下：
> db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : 1}}}]){ "result" : [ { "_id" : "w3cschool.cc", "num_tutorial" : 2 }, { "_id" : "Neo4j", "num_tutorial" : 1 } ], "ok" : 1}>以上實例類似sql語句： select by_user, count(*) from mycol group by by_user
在上面的例子中，我們通過字段by_user字段對數據進行分組，并計算by_user字段相同值的總和。
下表展示了一些聚合的表達式:
| 表達式 | 描述 | 實例 |
|---|---|---|
| $sum | 計算總和。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : "$likes"}}}]) |
| $avg | 計算平均值 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$avg : "$likes"}}}]) |
| $min | 獲取集合中所有文檔對應值得最小值。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$min : "$likes"}}}]) |
| $max | 獲取集合中所有文檔對應值得最大值。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$max : "$likes"}}}]) |
| $push | 在結果文檔中插入值到一個數組中。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$push: "$url"}}}]) |
| $addToSet | 在結果文檔中插入值到一個數組中，但不創建副本。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$addToSet : "$url"}}}]) |
| $first | 根據資源文檔的排序獲取第一個文檔數據。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", first_url : {$first : "$url"}}}]) |
| $last | 根據資源文檔的排序獲取最后一個文檔數據 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", last_url : {$last : "$url"}}}]) |
管道的概念
管道在Unix和Linux中一般用于將當前命令的輸出結果作為下一個命令的參數。
MongoDB的聚合管道將MongoDB文檔在一個管道處理完畢后將結果傳遞給下一個管道處理。管道操作是可以重復的。
表達式：處理輸入文檔并輸出。表達式是無狀態的，只能用于計算當前聚合管道的文檔，不能處理其它的文檔。
這里我們介紹一下聚合框架中常用的幾個操作：
$project：修改輸入文檔的結構。可以用來重命名、增加或刪除域，也可以用于創建計算結果以及嵌套文檔。
$match：用于過濾數據，只輸出符合條件的文檔。$match使用MongoDB的標準查詢操作。
$limit：用來限制MongoDB聚合管道返回的文檔數。
$skip：在聚合管道中跳過指定數量的文檔，并返回余下的文檔。
$unwind：將文檔中的某一個數組類型字段拆分成多條，每條包含數組中的一個值。
$group：將集合中的文檔分組，可用于統計結果。
$sort：將輸入文檔排序后輸出。
$geoNear：輸出接近某一地理位置的有序文檔。
管道操作符實例
1、$project實例
db.article.aggregate( { $project : { title : 1 , author : 1 , }} );這樣的話結果中就只還有_id,tilte和author三個字段了，默認情況下_id字段是被包含的，如果要想不包含_id話可以這樣:
db.article.aggregate( { $project : { _id : 0 , title : 1 , author : 1 }});2.$match實例
db.articles.aggregate( [ { $match : { score : { $gt : 70, $lte : 90 } } }, { $group: { _id: null, count: { $sum: 1 } } } ] );$match用于獲取分數大于70小于或等于90記錄，然后將符合條件的記錄送到下一階段$group管道操作符進行處理。
3.$skip實例
db.article.aggregate( { $skip : 5 });經過$skip管道操作符處理后，前五個文檔被"過濾"掉。
別人寫過的我就不過多描述了，大家一搜能搜索到N多一樣的，我寫一下我的總結。
基礎知識
請大家自行查找更多，以下是關鍵文檔。
操作符介紹：
$project：包含、排除、重命名和顯示字段
$match：查詢，需要同find()一樣的參數
$limit：限制結果數量
$skip：忽略結果的數量
$sort：按照給定的字段排序結果
$group：按照給定表達式組合結果
$unwind：分割嵌入數組到自己頂層文件
文檔：MongoDB 官方aggregate說明。
相關使用：
db.collection.aggregate([array]);
array可是是任何一個或多個操作符。
group和match的用法，使用過sqlserver，group的用法很好理解，根據指定列進行分組統計，可以統計分組的數量，也能統計分組中的和或者平均值等。
group之前的match，是對源數據進行查詢，group之后的match是對group之后的數據進行篩選；
同理，sort，skip，limit也是同樣的原理；
{_id:1,name:"a",status:1,num:1} {_id:2,name:"a",status:0,num:2} {_id:3,name:"b",status:1,num:3} {_id:4,name:"c",status:1,num:4} {_id:5,name:"d",status:1,num:5}以下是示例：
應用一：統計name的數量和總數；
db.collection.aggregate([ {$group:{_id:"$name",count:{$sum:1},total:{$sum:"$num"}}]);應用二：統計status=1的name的數量；
db.collection.aggregate([ {$match:{status:1}}, {$group:{_id:"$name",count:{$sum:1}}}]);應用三：統計name的數量，并且數量為小于2的；
db.collection.aggregate([ {$group:{_id:"$name",count:{$sum:1}}, {$match:{count:{$lt:2}}}]);應用四：統計stauts=1的name的數量，并且數量為1的；
db.collection.aggregate([ {$match:{status:1}}, {$group:{_id:"$name",count:{$sum:1}}}, {$match:{count:1}}]);多列group，根據name和status進行多列
db.collection.aggregate([ {$group:{_id:{name:"$name",st:"$status"},count:{$sum:1}}}]);$project該操作符很簡單，
db.collection.aggregate([ {$project:{name:1,status:1}}]);結果是，只有_id,name,status三個字段的表數據，相當于sql表達式 select _id,name,status from collection
$unwind
這個操作符可以將一個數組的文檔拆分為多條文檔，在特殊條件下有用，本人暫沒有進行過多的研究。
以上基本就可以實現大部分統計了，group前條件，group后條件，是重點。
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