大纲
- 根据字段的值将文档分组；
- 创建聚合流水线（aggregation pipeline）
- 使用聚合流水线来操作结果
- 创建包含reduce 和 finalize函数的映射-归并（map reduce）操作
- 使用映射-归并将一组文档归并为特定形式
MongoDB的强大功能之一是，能够在服务端对文档的值执行复杂的操作，
以生成全新的数据集。这让您能够返回这样的数据集，
即它们基于存储于数据库中的文档，但格式截然不同。
这样做的优点是，可在服务器端完成处理， 而不用先将文档发送给客户端。
可以达到，可以在服务端生成不同格式的数据，以返回给客户端。
分组方法：group()语法如下：
group({key,reduce,initial,[keyf],[cond],finalize}
参数说明：
| 参数 | 值类型 | 描述 |
|---|---|---|
| keys | 文档对象 | 一个指定要根据哪些键进行分组的对象， 其属性为要用于分组的字段。例如，要根据文档的字段first和last进行分组，可使用{key:{first:1,last:1}} |
| cond | query对象 | 可选参数，这是一个query对象，决定了初始结果集将包含哪些文档。如何要包含字段size的值大于5的文档，可使用{cond:{size:{$gt:5}}} |
| initial | 文档对象 | 一个包含初始字段和初始值的初始group对象，用于在分组期间聚合数据。对于每组不同的键值，都将创建一个初始对象。最常见的情况是，使用一个计数器来跟踪与键值匹配的文档数。例如：{initial:{"count":0}} |
| reduce | 函数 | 一个接受参数obj和prev的函数（短小精悍（obj,prev））,对于每个与查询匹配的文档，都执行这个函数。其中参数obj为当前文档，而prev是根据参数initial创建的对象。这让你能够根据obj来更新prev,如计数或累计。例如，要将计数递增，可使用{reduce:function(obj,prev){prev.count++}}. |
| finalize | 函数 | 一个接受唯一参数obj的函数（function(obj)）,这个参数是对与每个键值组合匹配的最后一个文档执行reduce函数得到的，对于每个键值组合，都将对其使用reduce函数得到的最终对象调用这相函数，然后以数组的方式返回结果。 |
| keyf | 可选，function | 用于替代参数key,可以不指定其属性为分组字段的对象，而指定一个函数，这个函数返回一个用于分组的key对象。这让你能够使用函数动态地指定要根据哪些键进行分组。 |
集合方法
MongoDB的一大扰点是， 能够装数据库查询结果聚合成完全不同于原始集合的结构 。MongoDB 集合框架相当杰出，简化了使用一系列操作来处理数据，以生成非凡结果的流程；
MongoDB数据集合是它的一个提高性能的一个重要亮点，值的重点研究学习
理解方法aggregate()
语法如下：
aggregate( operator, [operator], [....])
**注意在MongoDB 2.6+的版本后， 针对aggregate()的方法返回结构进行了调整， 即直接返回一个包含聚合结果的迭代器。如下代码：
results = myCollection.aggregate(....);
results.forEach(function(item){
....
};
aggregate()方法中使用的聚合运算符如下
| 运算符 | 描述 |
|---|---|
| $project | 通过重命名，添加或删除字段来重新定议文档。您还可以重新计算值以及添加子文档。例如，下面的示例包含字段title并排除字段name:{$project:{title:1,name:0}}；下面的示例如将字段name重命名为title:{$project:{title:"$name"}},下面的示例添加新字段total并根据字段price和tax计算其值：{$project:{total:{$add:["$price","$tax"]}}} |
| $match | 使用本书前面讨论的查询运算符过滤文档集，如{$match:{value:{$gt:50}}} |
| $limit | 限制传递给聚合流水线中下一个阶段的文档数，如{$limit:5} |
| $skip | 指定执行聚合流水线的下一个阶段前跳过多少个文档，如{$skip:0} |
| $unwind | $unwind的值必须是数组字段的名称（必须在该数组字段名前加上$,这样它才会被视为字段名，而不是字符串）。$unwind对指定的数组进行分拆，为其中的每个值创建一个文档，如{$unwind:"$myArr"}, 注意在3.2+ 的版本后，$unwind的函数语法有了变化，如下文说明 |
| $group | 将文档分组并生成一组新文档，但流水线的下一个阶段使用。在$group中必须定义新文档的字段；还可对各组的文档应用分组表达式运算符，如将value字段的值相加：{$group:{set_id:"$so_id", total:{$num:"$value"}}} |
| $sort | 将文档交给聚合流水线的下一个阶段前， 对它们进行排序。$sort指定包含属性field:<sort_order>的对象，其中<sort_order>为1（升序）或 -1（降序），如{$soft:{name:1,age:-1}} |
aggregate() 方法的使用例子：
db.zipcodes.aggregate([
{$group:{_id:{_id:"$_id",state:"$state"},pop:{$sum:"$pop"}}},
{$group:{_id:"$_id.state",avgtotalPop:{$avg:"$pop"}}}
])
