　　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

默认情况下，_id字段包含在输出文档中。要在输出文档中包含输入文档中的任何其他字段，必须明确指定$project中的包含。如果指定包含文档中不存在的字段，$project将忽略该字段包含，并且不会将该字段添加到文档中。
默认情况下，_id字段包含在输出文档中。要从输出文档中排除_id字段，必须明确指定$project中的_id字段为0。
v3.4版新增功能-如果指定排除一个或多个字段，则所有其他字段将在输出文档中返回。如果指定排除_id以外的字段，则不能使用任何其他$project规范表单：即，如果排除字段，则不能指定包含字段，重置现有字段的值或添加新字段。此限制不适用于使用REMOVE变量条件排除字段。
v3.6版本中的新功能- 从MongoDB 3.6开始，可以在聚合表达式中使用变量REMOVE来有条件地禁止一个字段。
要添加新字段或重置现有字段的值，请指定字段名称并将其值设置为某个表达式。
要将字段值直接设置为数字或布尔文本，而不是将字段设置为解析为文字的表达式，请使用$literal操作符。否则，$project会将数字或布尔文字视为包含或排除该字段的标志。
通过指定新字段并将其值设置为现有字段的字段路径，可以有效地重命名字段。
从MongoDB 3.2开始，$project阶段支持使用方括号[]直接创建新的数组字段。如果数组规范包含文档中不存在的字段，则该操作会将空值替换为该字段的值。
在版本3.4中更改-如果$project 是一个空文档，MongoDB 3.4和更高版本会产生一个错误。
投影或添加/重置嵌入文档中的字段时，可以使用点符号。如：

"contact.address.country": <1 or 0 or expression>
或
contact: { address: { country: <1 or 0 or expression> } }

举例：

示例数据：

{
  "_id" : 1,
  title: "abc123",
  isbn: "0001122223334",
  author: { last: "zzz", first: "aaa" },
  copies: 5,
  lastModified: "2016-07-28"
}

1. 以下$project阶段的输出文档中只包含_id，title和author字段：

db.getCollection('test').aggregate( [ { $project : { title : 1 , author : 1 } } ] )

{ "_id" : 1, "title" : "abc123", "author" : { "last" : "zzz", "first" : "aaa" } }

2. _id字段默认包含在内。要从$ project阶段的输出文档中排除_id字段，请在project文档中将_id字段设置为0来指定排除_id字段。

db.getCollection('test').aggregate( [ { $project : { _id: 0, title : 1 , author : 1 } } ] )

{ "title" : "abc123", "author" : { "last" : "zzz", "first" : "aaa" } }

3.以下$ project阶段从输出中排除lastModified字段：

db.getCollection('test').aggregate( [ { $project : { "lastModified": 0 } } ] )

4.从嵌套文档中排除字段，在$ project阶段从输出中排除了author.first和lastModified字段：

db.test.aggregate( [ { $project : { "author.first" : 0, "lastModified" : 0 } } ] )

或者可以将排除规范嵌套在文档中：

db.test.aggregate( [ { $project: { "author": { "first": 0}, "lastModified" : 0 } } ] )

{
   "_id" : 1,
   "title" : "abc123",
   "isbn" : "0001122223334",
   "author" : {
      "last" : "zzz"
   },
   "copies" : 5,
}

3.6版本中的新功能。从MongoDB 3.6开始，可以在聚合表达式中使用变量REMOVE来有条件地禁止一个字段。

示例数据：

{
  "_id" : 1,
  title: "abc123",
  isbn: "0001122223334",
  author: { last: "zzz", first: "aaa" },
  copies: 5,
  lastModified: "2016-07-28"
}
{
  "_id" : 2,
  title: "Baked Goods",
  isbn: "9999999999999",
  author: { last: "xyz", first: "abc", middle: "" },
  copies: 2,
  lastModified: "2017-07-21"
}
{
  "_id" : 3,
  title: "Ice Cream Cakes",
  isbn: "8888888888888",
  author: { last: "xyz", first: "abc", middle: "mmm" },
  copies: 5,
  lastModified: "2017-07-22"
}

5. 下面的$project阶段使用REMOVE变量来排除author.middle字段，前提是它等于""：

db.books.aggregate( [
   {
      $project: {
         title: 1,
         "author.first": 1,
         "author.last" : 1,
         "author.middle": {
            $cond: {
               if: { $eq: [ "", "$author.middle" ] },
               then: "$$REMOVE",
               else: "$author.middle"
            }
         }
      }
   }
] )

{ "_id" : 1, "title" : "abc123", "author" : { "last" : "zzz", "first" : "aaa" } }
{ "_id" : 2, "title" : "Baked Goods", "author" : { "last" : "xyz", "first" : "abc" } }
{ "_id" : 3, "title" : "Ice Cream Cakes", "author" : { "last" : "xyz", "first" : "abc", "middle" : "mmm" } }

包含来自嵌入文档的指定字段（结果只返回包含嵌套文档的字段，当然也包括_id）

示例文档：

{ _id: 1, user: "1234", stop: { title: "book1", author: "xyz", page: 32 } }
{ _id: 2, user: "7890", stop: [ { title: "book2", author: "abc", page: 5 }, { title: "book3", author: "ijk", page: 100 } ] }

只返回stop字段中的title字段：

db.bookmarks.aggregate( [ { $project: { "stop.title": 1 } } ] )

或
db.bookmarks.aggregate( [ { $project: { stop: { title: 1 } } } ] )

{ "_id" : 1, "stop" : { "title" : "book1" } }
{ "_id" : 2, "stop" : [ { "title" : "book2" }, { "title" : "book3" } ] }

包含计算字段

示例数据：

{
  "_id" : 1,
  title: "abc123",
  isbn: "0001122223334",
  author: { last: "zzz", first: "aaa" },
  copies: 5
}

返回字段新增了isbn, lastname和copiesold

db.books.aggregate(
   [
      {
         $project: {
            title: 1,
            isbn: {
               prefix: { $substr: [ "$isbn", 0, 3 ] },
               group: { $substr: [ "$isbn", 3, 2 ] },
               publisher: { $substr: [ "$isbn", 5, 4 ] },
               title: { $substr: [ "$isbn", 9, 3 ] },
               checkDigit: { $substr: [ "$isbn", 12, 1] }
            },
            lastName: "$author.last",
            copiesSold: "$copies"
         }
      }
   ]
)

上面执行的返回结果：

{
   "_id" : 1,
   "title" : "abc123",
   "isbn" : {
      "prefix" : "000",
      "group" : "11",
      "publisher" : "2222",
      "title" : "333",
      "checkDigit" : "4"
   },
   "lastName" : "zzz",
   "copiesSold" : 5
}

投影出新数组字段

示例数据：

{ "_id" : ObjectId("55ad167f320c6be244eb3b95"), "x" : 1, "y" : 1 }

下面的聚合操作将返回新的数组字段myArray:

db.collection.aggregate( [ { $project: { myArray: [ "$x", "$y" ] } } ] )

{ "_id" : ObjectId("55ad167f320c6be244eb3b95"), "myArray" : [ 1, 1 ] }

如果返回的数组包含了不存在的字段，则会返回null:

db.collection.aggregate( [ { $project: { myArray: [ "$x", "$y", "$someField" ] } } ] )

{ "_id" : ObjectId("55ad167f320c6be244eb3b95"), "myArray" : [ 1, 1, null ] }

$limit

限制传递到管道中下一阶段的文档数

语法：

{ $limit: <positive integer> }

示例：

db.article.aggregate(
    { $limit : 5 }
);

此操作仅返回管道传递给它的前5个文档。 $limit对其传递的文档内容没有影响。

注意：

当$sort在管道中的$limit之前立即出现时，$sort操作只会在过程中维持前n个结果，其中n是指定的限制，而MongoDB只需要将n个项存储在内存中。当allowDiskUse为true并且n个项目超过聚合内存限制时，此优化仍然适用。

$skip

跳过进入stage的指定数量的文档，并将其余文档传递到管道中的下一个阶段

语法：

{ $skip: <positive integer> }

示例：

db.article.aggregate(
    { $skip : 5 }
);

此操作将跳过管道传递给它的前5个文档。 $skip对沿着管道传递的文档的内容没有影响。

$sort

对所有输入文档进行排序，并按排序顺序将它们返回到管道。

语法：

{ $sort: { <field1>: <sort order>, <field2>: <sort order> ... } }

$sort指定要排序的字段和相应的排序顺序的文档。 <sort order>可以具有以下值之一：

1指定升序。
-1指定降序。
{$meta：“textScore”}按照降序排列计算出的textScore元数据。

示例：

要对字段进行排序，请将排序顺序设置为1或-1，以分别指定升序或降序排序，如下例所示：

db.users.aggregate(
   [
     { $sort : { age : -1, posts: 1 } }
   ]
)

比较不同BSON类型的值时，MongoDB使用以下比较顺序，从最低到最高：

 1 MinKey (internal type)
 2 Null
 3 Numbers (ints, longs, doubles, decimals)
 4 Symbol, String
 5 Object
 6 Array
 7 BinData
 8 ObjectId
 9 Boolean
10 Date
11 Timestamp
12 Regular Expression
13 MaxKey (internal type)

$sortByCount

v3.4新增。根据指定表达式的值对传入文档分组，然后计算每个不同组中文档的数量。每个输出文档都包含两个字段：包含不同分组值的_id字段和包含属于该分组或类别的文档数的计数字段，文件按降序排列。

语法：

{ $sortByCount:  <expression> }

reference:

https://www.jianshu.com/p/e60d5cfbeb35

https://www.cnblogs.com/ljhdo/p/5019837.html

作者： zhoujie

出处： http://www.cnblogs.com/zhoujie/

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mongo与mysql聚合类比

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Aggregate语法

aggregate常用pipeline stage介绍

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管道优化：

限制：

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