MongoDB聚合查询解析：多维数据关联和聚合

什么是聚合查询

在真实的业务环境，我们的表/文档肯定不止一个，常常需要在多个表之间进行关联查询。那么在MongoDB 中如何做多张表的关联查询了，这就需要用到聚合查询。

MongoDB中聚合(aggregate) 操作将来自多个document的value组合在一起，并通过对分组数据进行各种操作处理，并返回计算后的数据结果，主要用于处理数据（诸如统计平均值,求和等）。有点类似sql语句中的 count(*)、group by，但聚合查询功能要更加强大。

有哪些聚合查询的方法

MongoDB提供了三种方式去执行聚合操作：

Pipeline 聚合管道
单一目的聚合方法
Map-Reduce

不过从从MongoDB 5.0 开始，map-reduce 已被弃用。

聚合管道

聚合管道是由aggregation framework将文档进入一个由多个阶段（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，输出相应的聚合结果。

如图所示：

上图的操作，代码如下：

php 复制代码

db.orders.aggregate([
  { $match: { status: "A" } },
  { $group: { _id: "$cust_id", total: { $sum: "$amount" } } }
])

$match阶段：通过status字段过滤出符合条件的Document（即是Status等于"A"的Document）;
$group 阶段：按cust_id字段对Document进行分组，以计算每个唯一cust_id的金额总和。

相当于 SQL 中的以下语句：

vbnet 复制代码

select cust_id as _id, sum(amount) as total from orders where status like "%A%" group by cust_id;

管道操作符

MongoDB管道	功能描述	SQL操作/函数
$match	文档过滤器	where
$group	分组统计器	group by
$project	字段整形师：修改输入文档的结构(例如重命名，增加、删除字段等)	select
$sort	对结果排序	order by
$limit	限制管道输出的结果个数	limit
$skip	跳过制定数量的结果，并且返回剩下的结果
	处理数组类型字段
$lookup	实现类似JOIN操作	join
$addFields	新增计算字段
$bucket	数据分布分析

想象你在玩俄罗斯套娃：

$match：先筛掉不想要的娃娃（文档过滤）
$unwind：拆开大礼包（数组展开）
$group：按颜色分类（分组统计）
$project：给娃娃穿新衣服（字段重塑）

字段路径

字段路径 是访问文档中字段的特殊语法，使用 $ 前缀标识字段层级关系，支持访问嵌套结构和数组元素。

核心语法规则：

根字段 ：$字段名
例：$name 访问顶层name字段
嵌套字段 ：$父字段.子字段
例：$address.city 访问address对象中的city
数组元素 ：
$数组字段.子字段 → 访问数组内元素的子字段
$数组字段[index] → 访问指定索引元素

文档结构：

css 复制代码

// orders集合文档示例
{
_id: 1,
order_no: "ORD202301",
items: [
    { product: "手机", price: 2999, qty: 2 },
    { product: "耳机", price: 399, qty: 1 }
  ],
customer: {
    name: "张三",
    vip_level: 3
  }
}

聚合管道应用：

php 复制代码

db.orders.aggregate([
  { $unwind: "$items" }, // 展开订单商品数组
  { $project: {
      order_id: "$order_no", // 重命名字段
      product_name: "$items.product", // 访问嵌套数组元素
      total_price: { 
        $multiply: ["$items.price", "$items.qty"] // 计算字段
      },
      is_vip: { 
        $cond: { if: { $gte: ["$customer.vip_level", 3] }, then: "是", else: "否" } // 条件判断
      }
  }},
  { $match: { 
    total_price: { $gt: 1000 }, // 过滤高价商品
    is_vip: "是"
  }}
])

输出结果：

css 复制代码

[  {    "_id": 1,    "order_id": "ORD202301",    "product_name": "手机",    "total_price": 5998,    "is_vip": "是"  }]

注意事项

严格区分大小写 ：$Customer ≠ $customer
空值处理 ：访问不存在的字段返回null
特殊字符 ：字段名含.时需用$["field.name"]语法
性能影响：频繁访问深层嵌套字段可能影响查询速度

通过合理使用字段路径，可以像操作对象属性一样灵活处理文档数据，是构建高效聚合管道的基石！

单一目的聚合方法

单一目的聚合方法聚合单个集合中的文档。这些方法很简单，但缺乏聚合管道的功能。

方法	说明
db.collection.estimatedDocumentCount()	返回集合或视图中文档的近似数量
db.collection.count()	返回集合或视图中文档的数量
db.collection.distinct()	返回具有指定字段的不同值的文档数组

总结

聚合查询就像给你的MongoDB装上涡轮增压引擎，当你能熟练驾驭这个工具时，海量数据将不再是令人头疼的负担，而是等待挖掘的金矿。记住：优秀的开发者用find，卓越的数据工程师用aggregate！