聚合（Aggregation）为集合文档数据提供各种处理数据方法，并返回计算结果。
MongoDB提供了3种方式来执行聚合命令：
- 聚合管道方法
- map-reduce方法
- 单一目标聚合方法
1. 聚合管道方法
聚合管道方法又可以直接理解为合计流水线法，就是把集合里若干含数值型的文档记录，其键对应的值进行各种分类统计。该方法支持分片集合操作。
db.collection_name.aggregate(
[
{
$match:{
<field>}}, //统计查找条件
{
$group:{
<field1>, <field2>}} //field1为分类字段；field2为含各种统计操作符的数值型字段，如$sum、$avg、$min、$max、$push、$addToSet、$first、$last操作符
]
)
//aggregate命令作用类似SQL语言里的group by语句的使用方法
聚合分类统计
按goodsid分类统计amount字段的总数量：
注意：
_id:"$goodsid", goodsid为分类字段名，_id为必须指定唯一性字段，不能改为其它名称的字段；
total为统计结果字段名，可以是任意的符合起名规则的新名称。
$sum为求和操作符号
$amount为求和字段，必须加上双引号
map-reduce方法
db.collection_name.mapreduce(
function(){
emit(<this.field1>, <this.field2>)},
function(key,values){
return array.sum(values)},
{
query:{
<field>}, out:<resultname">}
)
说明：
function(){
emit(<this.field1>, <this.field2>)},把集合对应的字段<field1><field2>进行map操作
function(key,values){
return array.sum(values)},对map过来的field1，field2进行reduce操作，求得sum值
把field1值和求得值连同out:<"resultname">一起返回
query:{
<field>}在集合里查询符合<field>条件的文档。
注意：该方式进行聚合运算，效率铰聚合管道方式要低，而且使用更复杂。
单一目标聚合方法
该方法下，目前有两种聚合操作功能：
- db.collection_name.count()
- db.collection_name.distinct()
1. 统计文档数量：
db.collection_name.count(query, options)
说明：统计集合里符合查询条件的文档数量，query为查询条件，option参数如下表
| 名称 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| limit | integer | 限制要计数的文档的最大数量 |
| skip | integer | 计数前要跳过的文档数 |
| hint | string或document | 对需要查询的索引进行提示或详细说明 |
| maxTimeMS | integer | 设置允许查询运行的最长时间 |
| readConcern | string | 指定读取关注。默认级别为"local" 指定"majority"级别时，受以下3个条件限制： 1. 必须先启动MongoDB实例 2. 多用于副本集数据库的读关注 3. 使用该级别时，必须指定非空的查询条件 |
统计符合条件的记录数：
从第二条开始统计符合条件的记录数：
2. 统计集合里指定键的不同值：
db.collection_name.distinc(
<key>,
query,
option
)
说明：统计集合里指定键的不同值，并返回结果。
<key>只能指定一个键名，query为集合查找条件，option只提供collations选项
统计指定键的不同值并返回：
另外：单一目标聚合方法，可以直接在find()后加点使用
