在mongodb中有时候我们需要对数据进行分析操作，比如一些统计操作，这个时候简单的查询操作(find)就搞不定这些需求，因此就需要使用 聚合框架(aggregation) 来完成。在mongodb中提供了三种方式来完成聚合操作。aggregation pipelinemap-reduce function, andsingle purpose aggregation methods，本篇文章主要讲解aggregation pipeline（聚合管道）的使用。
Aggregation Pipeline（聚合管道）
MongoDB的聚合框架基于数据处理管道的概念。文档进入一个多级管道，将文档转换为聚合结果。比如文档的投影，过滤，排序，分组，等等。此外，管道阶段还可以使用操作符来执行任务，例如计算平均值或连接字符串等等。
下图为一个简单的聚合例子(此图来自mongodb的官网)
如上图所示：先使用$match构建筛选出 status 等于A 的数据，然后使用$group构建分组数据，以 cust_id 进行分组，使用 $sum 进行分组的求和操作。
聚合管道的限制
1、文档大小限制
聚合的返回单个文档不可超过16M,但是聚合的过程中单个文档可以超过16M.
2、内存的限制
聚合阶段默认情况下可以使用100M的内存，超过则报错。如果想处理需要超过100M内存的 数据，则需要将allowDiskUse设置成true,让其可以写入临时文件。但是在$graphLookup阶段，内存还是限制到100M以内，即使设置了allowDiskUse=true, 在此管道阶段会失效，但是如果以其他的管道阶段还是会生效的。当allowDiskUser=false,内存超出发生异常。
聚合管道阶段
$match用于过滤数据，用于聚合阶段的输入
$order用指定的键，对文档进行排序
$limit用于限制多少个文档作为输入
$skip跳过多少个文档
$project投影字段，可以理解为查询多少个字段，类似为 select a,b,c 中的 a,b,c
$group进行分组操作,其中_id字段用于指定需要分组的字段。
$count返回这个聚合管道阶段的文档的数量
更多管道阶段，请点击这里。
聚合管道操作，请点击这里
基本语法：
db.collection.aggregate( [ { }, ... ] )
准备数据：
db.persons.insertMany([
{userId : '001',age : 24,salary : 5000,dept : '部门一'},
{userId : '002',age : 25,salary : 7000,dept : '部门二'},
{userId : '003',age : 23,salary : 8000,dept : '部门一'},
{userId : '004',age : 26,salary : 1000,dept : '部门三'},
{userId : '005',age : 27,salary : 2000,dept : '部门二'},
{userId : '006',age : 22,salary : 7000,dept : '部门一'},
{userId : '007',age : 25,salary : 6000,dept : '部门三'},
{userId : '008',age : 26,salary : 4000,dept : '部门三'},
{userId : '009',age : 28,salary : 9000,dept : '部门二'}
])
1、使用 $project 投影出需要的字段
* 排除 _id 字段
* 返回 age字段
* 产生一个新字段 newAge,它的值为原age字段的值 加 1
db.persons.aggregate([
{$project : {_id : 0,age : 1,newAge : {$add : ['$age',1]}}}
])
2、使用 $match 进行数据的过滤
和普通的查询条件是一样的。
db.persons.aggregate([
{$match : {age : {$gt : 22}} }
])
3、使用 $sort 进行排序
db.persons.aggregate([
{$match : {age : {$gt : 22}} },
{$sort : {age : 1}}
])
4、使用 $limit 和 $skip 进行限制数据和过滤数据
db.persons.aggregate([
{$match : {age : {$gt : 22}} },
{$sort : {age : -1}},
{$limit : 6},
{$skip : 3}
])
5、使用 $group 进行分组操作
db.persons.aggregate([
{$group : {_id : "$dept",count : {$sum : 1}}}
]);
有了以上的简单知识，我们完成一个简单的练习。
需求: 获取6个年龄大于22周岁的用户，其中如果薪水如果小于1000，直接将薪水上调到4000，前面一步做好后，需要排出年龄最大的一个，求出每个部门，相同年龄的员工的平均薪水，并得到薪水最高的三个人。
思路：1、投影出年龄(age),部分(dept),薪水(salary)字段
2、查出年龄大于22周岁的员工
3、以年龄倒叙进行排序
4、限制返回7条数据，并跳过一条数据
5、以部门年龄进行分组，并求出平均分
6、以上一步的平均分在进行倒叙排序
7、然后再返回3条数据
代码如下：
db.persons.aggregate([
{ $project : {age : 1,dept : 1,oldSalary : "$salary",salary : {
$switch : {
branches : [
{ case : { $lte : ["$salary",1000] }, then : {$sum : ["$salary",4000]}}
],
default : '$salary'
}
}} },
{ $match : {age : {$gt : 22}} },
{ $sort : {age : -1}},
{ $limit : 7},
{ $skip : 1 },
{ $group : { _id : {dept : "$dept",age : "$age"},pers : {$sum : 1} , deptAvgSalary : { $avg : "$salary"} } },
{ $sort : {deptAvgSalary : -1}},
{ $limit : 3}
]);
运行效果
