MongoDB中如何进行数据聚合

在MongoDB中，你可以使用聚合管道（aggregation pipeline）来进行复杂的数据处理和聚合操作。聚合管道是一系列的阶段（stages），每个阶段都会对输入的数据进行某种操作，然后将结果传递给下一个阶段。

以下是一些常见的聚合管道阶段：

1. $match：过滤数据，只输出符合条件的文档。
2. $group：根据指定的键值对文档进行分组，并对每个组执行聚合操作（如求和、平均、最大、最小等）。
3. $sort：对数据进行排序。
4. $project：选择需要的字段，排除不需要的字段。
5. $unwind：将数组字段拆分成多个文档。
6. $lookup：从另一个集合中拉取文档，并将它们添加到当前的文档中。
7. $limit：限制输出的文档数量。
8. $skip：跳过指定数量的文档。

以下是一个简单的示例，展示了如何使用聚合管道对一个名为orders的集合进行数据聚合：

db.orders.aggregate([
  { $match: { status: "A" } }, // 过滤状态为"A"的订单
  { $group: { _id: "$cust_id", total: { $sum: "$amount" } } }, // 按客户ID分组，并计算每个客户的订单总金额
  { $sort: { total: -1 } } // 按订单总金额降序排序
])

这个示例中，$match阶段过滤出状态为"A"的订单，$group阶段按客户ID分组并计算每个客户的订单总金额，$sort阶段按订单总金额降序排序。最终的结果将是一个包含每个客户ID和其对应订单总金额的列表。