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.49028c.com',  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.49028c.com',  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:

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?？梢杂脕碇孛?、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。