　　在工作中会经常遇到一些mongodb的聚合操作，特此总结下。mongo存储的可以是复杂类型，比如数组、对象等mysql不善于处理的文档型结构，并且聚合的操作也比mysql复杂很多。

注：本文基于 mongodb v3.6

mongo与mysql聚合类比

为了便于理解，先将常见的mongo的聚合操作和mysql的查询做下类比：

SQL 操作/函数	mongodb聚合操作
where	$match
group by	$group
having	$match
select	$project
order by	$sort
limit	$limit
sum()	$sum
count()	$sum
join	$lookup （v3.2 新增）

下面举了一些常用的mongo聚合例子和mysql对比，假设有一条如下的数据库记录（表名：orders）作为例子：

{ 
  cust_id: "abc123", 
  ord_date: ISODate("2012-11-02T17:04:11.102Z"), 
  status: 'A', 
  price: 50, 
  items: [ { sku: "xxx", qty: 25, price: 1 }, 
           { sku: "yyy", qty: 25, price: 1 } ] 
}

1. 统计orders表所有记录

db.orders.aggregate( [ 
   { 
     $group: { 
        _id: null, 
        count: { $sum: 1 } 
     } 
   } 
] ) 
 
类似mysql: 
SELECT COUNT(*) AS count   FROM orders

2.对orders表计算所有price求和

db.orders.aggregate( [ 
   { 
     $group: { 
        _id: null, 
        total: { $sum: "$price" } 
     } 
   } 
] ) 
 
类似mysql; 
SELECT SUM(price) AS total  FROM orders

3.对每一个唯一的cust_id, 计算price总和

db.orders.aggregate( [ 
   { 
     $group: { 
        _id: "$cust_id", 
        total: { $sum: "$price" } 
     } 
   } 
] ) 
 
类似mysql: 
SELECT cust_id, 
       SUM(price) AS total 
FROM orders 
GROUP BY cust_id

4.对每一个唯一对cust_id和ord_date分组，计算price总和，不包括日期的时间部分

db.orders.aggregate( [ 
   { 
     $group: { 
        _id: { 
           cust_id: "$cust_id", 
           ord_date: { 
               month: { $month: "$ord_date" }, 
               day: { $dayOfMonth: "$ord_date" }, 
               year: { $year: "$ord_date"} 
           } 
        }, 
        total: { $sum: "$price" } 
     } 
   } 
] ) 
 
类似mysql： 
SELECT cust_id, 
       ord_date, 
       SUM(price) AS total 
FROM orders 
GROUP BY cust_id, 
         ord_date

5.对于有多个记录的cust_id，返回cust_id和对应的数量

db.orders.aggregate( [ 
   { 
     $group: { 
        _id: "$cust_id", 
        count: { $sum: 1 } 
     } 
   }, 
   { $match: { count: { $gt: 1 } } } 
] ) 
 
类似mysql: 
SELECT cust_id, 
       count(*) 
FROM orders 
GROUP BY cust_id 
HAVING count(*) > 1

6.对每个唯一的cust_id和ord_date分组，计算价格总和，并只返回price总和大于250的记录，且排除日期的时间部分

db.orders.aggregate( [ 
   { 
     $group: { 
        _id: { 
           cust_id: "$cust_id", 
           ord_date: { 
               month: { $month: "$ord_date" }, 
               day: { $dayOfMonth: "$ord_date" }, 
               year: { $year: "$ord_date"} 
           } 
        }, 
        total: { $sum: "$price" } 
     } 
   }, 
   { $match: { total: { $gt: 250 } } } 
] ) 
 
类似mysql: 
SELECT cust_id, 
       ord_date, 
       SUM(price) AS total 
FROM orders 
GROUP BY cust_id, 
         ord_date 
HAVING total > 250

7.对每个唯一的cust_id且status=A，计算price总和

db.orders.aggregate( [ 
   { $match: { status: 'A' } }, 
   { 
     $group: { 
        _id: "$cust_id", 
        total: { $sum: "$price" } 
     } 
   } 
] ) 
 
类似mysql: 
SELECT cust_id, 
       SUM(price) as total 
FROM orders 
WHERE status = 'A' 
GROUP BY cust_id

8.对每个唯一的cust_id且status=A，计算price总和并且只返回price总和大于250的记录

db.orders.aggregate( [ 
   { $match: { status: 'A' } }, 
   { 
     $group: { 
        _id: "$cust_id", 
        total: { $sum: "$price" } 
     } 
   }, 
   { $match: { total: { $gt: 250 } } } 
] ) 
 
类似mysql:
 
SELECT cust_id, 
       SUM(price) as total 
FROM orders 
WHERE status = 'A' 
GROUP BY cust_id 
HAVING total > 250

9.对于每个唯一的cust_id，将与orders相关联的相应订单项order_lineitem的qty字段进行总计

db.orders.aggregate( [ 
   { $unwind: "$items" }, 
   { 
     $group: { 
        _id: "$cust_id", 
        qty: { $sum: "$items.qty" } 
     } 
   } 
] ) 
 
类似mysql: 
SELECT cust_id, 
       SUM(li.qty) as qty 
FROM orders o, 
     order_lineitem li 
WHERE li.order_id = o.id 
GROUP BY cust_id

10.统计不同cust_id和ord_date分组的数量，排除日期的时间部分

db.orders.aggregate( [ 
   { 
     $group: { 
        _id: { 
           cust_id: "$cust_id", 
           ord_date: { 
               month: { $month: "$ord_date" }, 
               day: { $dayOfMonth: "$ord_date" }, 
               year: { $year: "$ord_date"} 
           } 
        } 
     } 
   }, 
   { 
     $group: { 
        _id: null, 
        count: { $sum: 1 } 
     } 
   } 
] ) 
 
类似mysql: 
SELECT COUNT(*) 
FROM (SELECT cust_id, ord_date 
      FROM orders 
      GROUP BY cust_id, ord_date) 
      as DerivedTable

Aggregate简介

　　db.collection.aggregate()是基于数据处理的聚合管道，每个文档通过一个由多个阶段（stage）组成的管道，可以对每个阶段的管道进行分组、过滤等功能，然后经过一系列的处理，输出相应的结果。

通过这张图，可以了解Aggregate处理的过程。

1、db.collection.aggregate() 可以用多个构件创建一个管道，对于一连串的文档进行处理。这些构件包括：筛选操作的match、映射操作的project、分组操作的group、排序操作的sort、限制操作的limit、和跳过操作的skip。
2、db.collection.aggregate()使用了MongoDB内置的原生操作，聚合效率非常高,支持类似于SQL Group By操作的功能，而不再需要用户编写自定义的JavaScript例程。
3、每个阶段管道限制为100MB的内存。如果一个节点管道超过这个极限,MongoDB将产生一个错误。为了能够在处理大型数据集,可以设置allowDiskUse为true来在聚合管道节点把数据写入临时文件。这样就可以解决100MB的内存的限制。
4、db.collection.aggregate()可以作用在分片集合，但结果不能输在分片集合，MapReduce可以作用在分片集合，结果也可以输在分片集合。
5、db.collection.aggregate()方法可以返回一个指针（cursor），数据放在内存中，直接操作。跟Mongo shell 一样指针操作。
6、db.collection.aggregate()输出的结果只能保存在一个文档中，BSON Document大小限制为16M。可以通过返回指针解决，版本2.6中后面：DB.collect.aggregate()方法返回一个指针，可以返回任何结果集的大小。

Aggregate语法

基本格式：

db.collection.aggregate(pipeline, options)

参数说明：

参数	类型	描述
pipeline	array	一系列数据聚合操作或阶段。详见聚合管道操作符在版本2.6中更改：该方法仍然可以将流水线阶段作为单独的参数接受，而不是作为数组中的元素;但是，如果不将管道指定为数组，则不能指定options参数
options	document	可选。 aggregate()传递给聚合命令的其他选项。 2.6版中的新增功能：仅当将管道指定为数组时才可用。

注意：

使用db.collection.aggregate()直接查询会提示错误，但是传一个空数组如db.collection.aggregate([])则不会报错，且会和find一样返回所有文档。

pipeline有很多stage，但这里我只记录我经常用到的几个，如果后续用到再补充。stage详见官网。

接下来介绍这几个常用的stage:

$count , $group, $match, $project, $unwind, $limit, $skip, $sort, $sortByCount, $lookup, $out, $addFields

aggregate常用pipeline stage介绍

$count

释义：

返回包含输入到stage的文档的计数，理解为返回与表或视图的find()查询匹配的文档的计数。

db.collection.count()方法不执行find()操作，而是计数并返回与查询匹配的结果数。

语法：

{ $count: <string> }

$count阶段相当于下面$group+$project的序列：

db.collection.aggregate( [ 
   { $group: { _id: null, myCount: { $sum: 1 } } }, #这里myCount自定义，相当于mysql的select count(*) as myCount 
   { $project: { _id: 0 } }  # 返回不显示_id字段 
] )

举例：

示例数据：

{ "_id" : 1, "subject" : "History", "score" : 88 } 
{ "_id" : 2, "subject" : "History", "score" : 92 } 
{ "_id" : 3, "subject" : "History", "score" : 97 } 
{ "_id" : 4, "subject" : "History", "score" : 71 } 
{ "_id" : 5, "subject" : "History", "score" : 79 } 
{ "_id" : 6, "subject" : "History", "score" : 83 }

执行：

1）$match 阶段排除score小于等于80的文档，将大于80的文档传到下个阶段

2）$count阶段返回聚合管道中剩余文档的计数，并将该值分配给名为passing_scores的字段。

执行结果：

$group

释义：

按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个阶段。输出文档包含一个_id字段，该字段按键包含不同的组。

输出文档还可以包含计算字段，该字段保存由$group的_id字段分组的一些accumulator表达式的值。 $group不会输出具体的文档而只是统计信息。

语法：

{ $group: { _id: <expression>, <field1>: { <accumulator1> : <expression1> }, ... } }

_id字段是必填的;但是，可以指定_id值为null来为整个输入文档计算累计值。
剩余的计算字段是可选的，并使用<accumulator>运算符进行计算。
_id和<accumulator>表达式可以接受任何有效的表达式。

accumulator操作符

名称	描述	类比sql
$avg	计算均值	avg
$first	返回每组第一个文档，如果有排序，按照排序，如果没有按照默认的存储的顺序的第一个文档。	limit 0,1
$last	返回每组最后一个文档，如果有排序，按照排序，如果没有按照默认的存储的顺序的最后个文档。	–
$max	根据分组，获取集合中所有文档对应值得最大值。	max
$min	根据分组，获取集合中所有文档对应值得最小值。	min
$push	将指定的表达式的值添加到一个数组中。	–
$addToSet	将表达式的值添加到一个集合中（无重复值，无序）。	–
$sum	计算总和	sum
$stdDevPop	返回输入值的总体标准偏差（population standard deviation）	–
$stdDevSamp	返回输入值的样本标准偏差（the sample standard deviation）	–

$group阶段的内存限制为100M。默认情况下，如果stage超过此限制，$group将产生错误。但是，要允许处理大型数据集，请将allowDiskUse选项设置为true以启用$group操作以写入临时文件。

友情备注：

“$addToSet”:expr，如果当前数组中不包含expr，那就将它添加到数组中。
“$push”:expr，不管expr是什么只，都将它添加到数组中。返回包含所有值的数组。

在版本2.6中进行了更改：对于$group阶段，MongoDB引入了100M内存的限制以及allowDiskUse选项来处理大数据集的操作。

举例：

示例数据：

{ "_id" : 1, "item" : "abc", "price" : 10, "quantity" : 2, "date" : ISODate("2014-03-01T08:00:00Z") } 
{ "_id" : 2, "item" : "jkl", "price" : 20, "quantity" : 1, "date" : ISODate("2014-03-01T09:00:00Z") } 
{ "_id" : 3, "item" : "xyz", "price" : 5, "quantity" : 10, "date" : ISODate("2014-03-15T09:00:00Z") } 
{ "_id" : 4, "item" : "xyz", "price" : 5, "quantity" : 20, "date" : ISODate("2014-04-04T11:21:39.736Z") } 
{ "_id" : 5, "item" : "abc", "price" : 10, "quantity" : 10, "date" : ISODate("2014-04-04T21:23:13.331Z") }

1. 以下汇总操作使用$group阶段按月份，日期和年份对文档进行分组，并计算total price和average quantity，并计算每个组的文档数量：

/* 1 */ 
{ 
    "_id" : { 
        "month" : 4, 
        "day" : 4, 
        "year" : 2014 
    }, 
    "totalPrice" : 200, 
    "averageQuantity" : 15.0, 
    "count" : 2.0 
} 
 
/* 2 */ 
{ 
    "_id" : { 
        "month" : 3, 
        "day" : 15, 
        "year" : 2014 
    }, 
    "totalPrice" : 50, 
    "averageQuantity" : 10.0, 
    "count" : 1.0 
} 
 
/* 3 */ 
{ 
    "_id" : { 
        "month" : 3, 
        "day" : 1, 
        "year" : 2014 
    }, 
    "totalPrice" : 40, 
    "averageQuantity" : 1.5, 
    "count" : 2.0 
}

2. group null , 以下聚合操作将指定组_id为null，计算集合中所有文档的总价格和平均数量以及计数：

3. 查询distinct values

以下汇总操作使用$group阶段按item对文档进行分组以检索不同的项目值：

4. 数据转换

1）将集合中的数据按price分组转换成item数组

返回的数据id值是group中指定的字段，items可以自定义，是分组后的列表

2）下面聚合操作实用系统变量$$ROOT按item对文档进行分组，生成的文档不得超过BSON文档大小限制。

/* 1 */ 
{ 
    "_id" : "xyz", 
    "books" : [  
        { 
            "_id" : 3, 
            "item" : "xyz", 
            "price" : 5, 
            "quantity" : 10, 
            "date" : ISODate("2014-03-15T09:00:00.000Z") 
        },  
        { 
            "_id" : 4, 
            "item" : "xyz", 
            "price" : 5, 
            "quantity" : 20, 
            "date" : ISODate("2014-04-04T11:21:39.736Z") 
        } 
    ] 
} 
 
/* 2 */ 
{ 
    "_id" : "jkl", 
    "books" : [  
        { 
            "_id" : 2, 
            "item" : "jkl", 
            "price" : 20, 
            "quantity" : 1, 
            "date" : ISODate("2014-03-01T09:00:00.000Z") 
        } 
    ] 
} 
 
/* 3 */ 
{ 
    "_id" : "abc", 
    "books" : [  
        { 
            "_id" : 1, 
            "item" : "abc", 
            "price" : 10, 
            "quantity" : 2, 
            "date" : ISODate("2014-03-01T08:00:00.000Z") 
        },  
        { 
            "_id" : 5, 
            "item" : "abc", 
            "price" : 10, 
            "quantity" : 10, 
            "date" : ISODate("2014-04-04T21:23:13.331Z") 
        } 
    ] 
}

$match

释义：

过滤文档，仅将符合指定条件的文档传递到下一个管道阶段。
$match接受一个指定查询条件的文档。查询语法与读操作查询语法相同。

语法：

{ $match: { <query> } }

管道优化：

$match用于对文档进行筛选，之后可以在得到的文档子集上做聚合，$match可以使用除了地理空间之外的所有常规查询操作符，
在实际应用中尽可能将$match放在管道的前面位置。这样有两个好处：一是可以快速将不需要的文档过滤掉，以
减少管道的工作量；二是如果再投射和分组之前执行$match，
查询可以使用索引。

限制：

不能在$ match查询中使用$作为聚合管道的一部分。
要在$match阶段使用$text，$match阶段必须是管道的第一阶段。
视图不支持文本搜索。

举例：

示例数据：

{ "_id" : ObjectId("512bc95fe835e68f199c8686"), "author" : "dave", "score" : 80, "views" : 100 } 
{ "_id" : ObjectId("512bc962e835e68f199c8687"), "author" : "dave", "score" : 85, "views" : 521 } 
{ "_id" : ObjectId("55f5a192d4bede9ac365b257"), "author" : "ahn", "score" : 60, "views" : 1000 } 
{ "_id" : ObjectId("55f5a192d4bede9ac365b258"), "author" : "li", "score" : 55, "views" : 5000 } 
{ "_id" : ObjectId("55f5a1d3d4bede9ac365b259"), "author" : "annT", "score" : 60, "views" : 50 } 
{ "_id" : ObjectId("55f5a1d3d4bede9ac365b25a"), "author" : "li", "score" : 94, "views" : 999 } 
{ "_id" : ObjectId("55f5a1d3d4bede9ac365b25b"), "author" : "ty", "score" : 95, "views" : 1000 }

1.使用 $match做简单的匹配查询

/* 1 */ 
{ 
    "_id" : ObjectId("512bc95fe835e68f199c8686"), 
    "author" : "dave", 
    "score" : 80, 
    "views" : 100 
} 
 
/* 2 */ 
{ 
    "_id" : ObjectId("512bc962e835e68f199c8687"), 
    "author" : "dave", 
    "score" : 85, 
    "views" : 521 
}

2. 使用$match管道选择要处理的文档，然后将结果输出到$group管道以计算文档的计数：

/* 1 */ 
{ 
    "_id" : null, 
    "count" : 5.0 
}

$unwind

释义：

从输入文档解构数组字段以输出每个元素的文档。简单说就是可以将数组拆分为单独的文档。

语法：

{ $unwind: <field path> }

要指定字段路径，在字段名称前加上$符并用引号括起来。

v3.2+支持如下语法：

{ 
  $unwind: 
    { 
      path: <field path>, 
      includeArrayIndex: <string>,  #可选,一个新字段的名称用于存放元素的数组索引。该名称不能以$开头。

      preserveNullAndEmptyArrays: <boolean> #可选，default :false，若为true,如果路径为空，缺少或为空数组，则$unwind输出文档


 } 
}

如果为输入文档中不存在的字段指定路径，或者该字段为空数组，则$unwind默认会忽略输入文档，并且不会输出该输入文档的文档。

版本3.2中的新功能：要输出数组字段丢失的文档，null或空数组，请使用选项preserveNullAndEmptyArrays。

举例：

1. 示例数据1：

{ "_id" : 1, "item" : "ABC1", sizes: [ "S", "M", "L"] }

以下聚合使用$unwind为sizes数组中的每个元素输出一个文档：

db.getCollection('test').aggregate( 
 [ { $unwind : "$sizes" } ] 
) 
 
返回：

{ “_id” : 1, “item” : “ABC1”, “sizes” : “S” }
{ “_id” : 1, “item” : “ABC1”, “sizes” : “M” }
{ “_id” : 1, “item” : “ABC1”, “sizes” : “L” }

每个文档与输入文档相同，除了sizes字段的值是原始sizes数组的值。

2. 再如下示例数据：

{ "_id" : 1, "item" : "ABC", "sizes": [ "S", "M", "L"] } 
{ "_id" : 2, "item" : "EFG", "sizes" : [ ] } 
{ "_id" : 3, "item" : "IJK", "sizes": "M" } 
{ "_id" : 4, "item" : "LMN" } 
{ "_id" : 5, "item" : "XYZ", "sizes" : null }

1）以下$unwind操作使用includeArrayIndex选项来输出数组元素的数组索引。

db.getCollection('test').aggregate( [ { $unwind: { path: "$sizes", includeArrayIndex: "arrayIndex" } } ] ) 
 
返回：

{ “_id” : 1, “item” : “ABC”, “sizes” : “S”, “arrayIndex” : NumberLong(0) }
{ “_id” : 1, “item” : “ABC”, “sizes” : “M”, “arrayIndex” : NumberLong(1) }
{ “_id” : 1, “item” : “ABC”, “sizes” : “L”, “arrayIndex” : NumberLong(2) }
{ “_id” : 3, “item” : “IJK”, “sizes” : “M”, “arrayIndex” : null }

2）以下$unwind操作使用preserveNullAndEmptyArrays选项在输出中包含缺少size字段，null或空数组的文档。

db.inventory.aggregate( [ 
   { $unwind: { path: "$sizes", preserveNullAndEmptyArrays: true } } 
] ) 
 
返回： 
{ "_id" : 1, "item" : "ABC", "sizes" : "S" } 
{ "_id" : 1, "item" : "ABC", "sizes" : "M" } 
{ "_id" : 1, "item" : "ABC", "sizes" : "L" } 
{ "_id" : 2, "item" : "EFG" } 
{ "_id" : 3, "item" : "IJK", "sizes" : "M" } 
{ "_id" : 4, "item" : "LMN" } 
{ "_id" : 5, "item" : "XYZ", "sizes" : null }

$project

释义：

$project可以从文档中选择想要的字段，和不想要的字段（指定的字段可以是来自输入文档或新计算字段的现有字段

），也可以通过管道表达式进行一些复杂的操作，例如数学操作，日期操作，字符串操作，逻辑操作。

语法：

{ $project: { <specification(s)> } }

$project 管道符的作用是选择字段（指定字段，添加字段，不显示字段,_id：0，排除字段等），重命名字段，派生字段。

specifications有以下形式：

<field>: <1 or true> 是否包含该字段，field:1/0，表示选择/不选择 field

_id: <0 or false> 是否指定_id字段

<field>: <expression> 添加新字段或重置现有字段的值。在版本3.6中更改：MongoDB 3.6添加变量REMOVE。如果表达式的计算结果为$$REMOVE，则该字段将排除在输出中。

<field>:<0 or false> v3.4新增功能，指定排除字段

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mongodb高级聚合查询详解大数据

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mongo与mysql聚合类比

Aggregate简介

Aggregate语法

aggregate常用pipeline stage介绍

$count

释义：

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举例：

$group

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accumulator操作符

举例：

$match

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管道优化：

限制：

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$unwind

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$project

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$count

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$group

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举例：

$match

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限制：

举例：

$unwind

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$project

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