一，mongodb聚合介绍
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。
二，mongodb和mysql的聚合的参照
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：
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