最近要去的新项目使用mysql，趁着还没忘记，总结记录以下MongoDB的聚合。

聚合是泛指各种可以处理批量记录并返回计算结果的操作。MongoDB提供了丰富的聚合操作，用于对数据集执行计算操作。在 mongod 实例上执行聚合操作可以大大简化应用的代码，并降低对资源的消耗。

在MongoDB中，像查询之类的聚合操作都是使用 集合 中的文档作为输入，最终的结果会输出一个或者多个文档。

聚合管道

聚合管道是一个基于数据处理管道概念的框架。通过使用一个多阶段的管道，将一组文档转换为最终的聚合结果。(aggregate详细)

聚合管道是映射化简的一个替代方案。而且对于聚合任务来说，聚合管道是一种优选的解决方案，因为映射化简的复杂度可能无法保证。

聚合管道的每个步骤可以使用的内存最多是100MB。如果某个步骤超过了这个限制，MongoDB就会报错了。如果需要处理大量数据，可以使用 allowDiskUse 这个选项，此时管道会把数据写入临时文件。

有的管道阶段可以使用管道表达式作为运算符。管道表达式可以对输入文档做指定的转换。管道表达式使用一个文档结构体，并且可以包含其他的表达式 。

管道表达式只可以操作当前管道中的文档，不能访问其他的文档：表达式操作可以在内存中完成对文档的转换。

一般来说，表达式是无状态的，并且仅在聚合过程中处于计算状态，除了累计操作符表达式。

使用 $group 操作符的累计操作，需要在管道处理文档的过程中维护自己的状态（例如总数、最大值、最小值和相关数据）。

映射化简

映射化简是一种将大量数据转换为有价值的*聚合*结果的数据处理方式。在MongoDB中，使用mapReduce 命令来执行映射化简的操作。

请看下面的映射化简操作：

在这个映射化简操作中，MongoDB对每个输入文档（例如集合中满足查询条件的文档）执行了*map*操作。映射操作输出了键值对结果。对那些有多个值的关键字，MongoDB执行*reduce*操作，收集并压缩了最终的聚合结果。然后MongoDB把结果保存到一个集合中。化简函数还可以把结果输出到*finalize*函数，进一步对聚合结果做处理，当然这步是可选的。

在MongoDB中，所有的映射化简函数都是使用JavaScript编写，并且运行在 mongod 进程中。映射化简操作使用一个集合中文档作为*输入*，并且可以在映射阶段之前执行任意的排序和限定操作。mapReduce 命令可以把结果作为一个文档来返回，也可以把结果写入集合。输入集合和输出集合可以是分片的。

如果选择映射化简操作即时返回结果，这些文档一定要在 BSON文档大小 限制以内,当前这个限制是16MB。

单一用途的聚合

聚合指的是一大类对数据集执行运算的方法，这些方法对输入数据执行特定的步骤从而计算出一个结果。MongoDB提供了一组对数据集执行特定操作的聚合方法。

尽管与聚合管道和映射化简比起来，它们的使用范围有限，但是这些方法的名称很直观的表达了它的功能，非常易于理解使用。

1) 总数

MongoDB可以返回符合查询条件的文档总数。除了 count 命令， mongo 脚本程序中的 count() 方法和 cursor.count() 方法都可以得到文档总数。

例子

现在有一个名为 records 的集合中 只有 下面这些文档：

{ a: 1, b: 0 }
{ a: 1, b: 1 }
{ a: 1, b: 4 }
{ a: 2, b: 2 }

下面的操作会统计集合中的文档个数，并最终返回数字 4:

db.records.count()

下面的操作会统计字段 a 的值是 1 的文档个数，最终返回 3:

db.records.count({a: 1})

2) 去除重复

去除重复 操作会返回查询到的指定字段值不重复的记录。在 mongo 脚本程序中，使用 distinct 命令或者 db.collection.distinct() 方法执行去重。请看下面的去除重复的例子：

例子

现在有一个名为 records 的集合中 只有 下面这些文档：

{ a: 1, b: 0 }
{ a: 1, b: 1 }
{ a: 1, b: 1 }
{ a: 1, b: 4 }
{ a: 2, b: 2 }
{ a: 2, b: 2 }

请看下面使用 db.collection.distinct() 方法对字段 b 进行去除重复的操作：

db.records.distinct("b")

这个操作的结果是：

[ 0, 1, 4, 2 ]

{ a: 1, count: 4 }
{ a: 1, count: 2 }
{ a: 1, count: 4 }
{ a: 2, count: 3 }
{ a: 2, count: 1 }
{ a: 1, count: 5 }
{ a: 4, count: 4 }

db.records.group({key: {a: 1},cond: {a: {$lt: 3}},reduce: function(cur, result) { result.count += cur.count },initial: {count: 0}
})

[{a: 1, count: 15},{a: 2, count: 4}
]