经过前段时间的学习呢，我们对MongoDB有了一个大概的了解，接下来就要开始使用稍稍深入一点的东西了，首先呢，就是MongoDB中的聚合函数，跟mysql中的count等函数差不多。话不多说哈，我们先看一下聚合函数的作用。
MongoDB中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等)，并返回计算后的数据结果。有点类似sql语句中的 count(*)。那么，接下来我们就来看一下它的语法：
>db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)
是不是还一头雾水，嘿嘿，那就看一下实例吧，下面的是我们集合中的一些数据：
{
_id: ObjectId(7df78ad8902c) title: 'MongoDB Overview', description: 'MongoDB is no sql database', by_user: 'luyaran.com', url: 'http://www.luyaran.com', tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'], likes: 100 }, { _id: ObjectId(7df78ad8902d) title: 'NoSQL Overview', description: 'No sql database is very fast', by_user: 'luyaran.com', url: 'http://www.luyaran.com', tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'], likes: 10 }, { _id: ObjectId(7df78ad8902e) title: 'Neo4j Overview', description: 'Neo4j is no sql database', by_user: 'Neo4j', url: 'http://www.neo4j.com', tags: ['neo4j', 'database', 'NoSQL'], likes: 750 },
现在呢，我们通过以上的集合来计算每个作者所写的文章数量：
> db.luyaran.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : 1}}}]) { "result" : [ { "_id" : "luyarna.com", "num_tutorial" : 2 }, { "_id" : "Neo4j", "num_tutorial" : 1 } ], "ok" : 1 } > //类似于sql select by_user,count(*) from luyaran group by luyaran
上面的sql是什么意思就不用在下赘述了，那我们就来看一下MongoDB中有哪些聚合表达式：
| 表达式 | 描述 | 实例 |
|---|---|---|
| $sum | 计算总和。 | db.luyaran.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : "$likes"}}}]) |
| $avg | 计算平均值 | db.luyaran.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$avg : "$likes"}}}]) |
| $min | 获取集合中所有文档对应值得最小值。 | db.luyaran.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$min : "$likes"}}}]) |
| $max | 获取集合中所有文档对应值得最大值。 | db.luyaran.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$max : "$likes"}}}]) |
| $push | 在结果文档中插入值到一个数组中。 | db.luyaran.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$push: "$url"}}}]) |
| $addToSet | 在结果文档中插入值到一个数组中，但不创建副本。 | db.luyaran.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$addToSet : "$url"}}}]) |
| $first | 根据资源文档的排序获取第一个文档数据。 | db.luyaran.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", first_url : {$first : "$url"}}}]) |
| $last | 根据资源文档的排序获取最后一个文档数据 | db.luyaran.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", last_url : {$last : "$url"}}}]) |
写到这里就必须和大家介绍一下管道的概念了：
管道在Unix和Linux中一般用于将当前命令的输出结果作为下一个命令的参数。
MongoDB的聚合管道将MongoDB文档在一个管道处理完毕后将结果传递给下一个管道处理。管道操作是可以重复的。
表达式：处理输入文档并输出。表达式是无状态的，只能用于计算当前聚合管道的文档，不能处理其它的文档。
这里我们介绍一下聚合框架中常用的几个操作：
- $project：修改输入文档的结构。可以用来重命名、增加或删除域，也可以用于创建计算结果以及嵌套文档。
- $match：用于过滤数据，只输出符合条件的文档。$match使用MongoDB的标准查询操作。
- $limit：用来限制MongoDB聚合管道返回的文档数。
- $skip：在聚合管道中跳过指定数量的文档，并返回余下的文档。
- $unwind：将文档中的某一个数组类型字段拆分成多条，每条包含数组中的一个值。
- $group：将集合中的文档分组，可用于统计结果。
- $sort：将输入文档排序后输出。
- $geoNear：输出接近某一地理位置的有序文档。
OK，咱们继续往下走哈，看一下管道操作符的实例哈，首先是$project：
db.luyaran.aggregate( { $project : { title : 1 , author : 1 , }} );
执行上述代码，结果集中就只剩下_id，title，author这三个字段了，默认情况下_id是被包含的，如果你不想被包含的话，你可以通过下面的方式来执行：
db.luyaran.aggregate( { $project : { _id : 0 , title : 1 , author : 1 }});
再来看一个$match的实例：
db.luyaran.aggregate( [ { $match : { score : { $gt : 70, $lte : 90 } } }, { $group: { _id: null, count: { $sum: 1 } } } ] );
$match在这里呢，只是用来获取分数大于70或者等于90的记录，然后呢，将记录送到下一阶段$group管道操作符进行处理。
最后看一个$skip的实例：
db.article.aggregate( { $skip : 5 });
经过$skip管道操作符处理之后，前5个文档被过滤掉了。
好啦，到这里，我们的聚合操作和管道操作符就分享的差不多了。接下来就是再深入一点的数据操作了，那就是索引。
索引通常能够极大的提高查询的效率，如果没有索引，MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的每个文件并选取那些符合查询条件的记录。这种扫描全集合的查询效率是非常低的，特别在处理大量的数据时，查询可以要花费几十秒甚至几分钟，这对网站的性能是非常致命的。索引是特殊的数据结构，索引存储在一个易于遍历读取的数据集合中，索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构。接下来我们就来看一下所以的基本语法格式：
>db.COLLECTION_NAME.ensureIndex({KEY:1})
语法中 Key 值为你要创建的索引字段，1为指定按升序创建索引，如果你想按降序来创建索引指定为-1即可。接下来看一下实例哈：
>db.luyaran.ensureIndex({"title":1}) >
ensureIndex() 方法中你也可以设置使用多个字段创建索引（关系型数据库中称作复合索引）。
>db.luyaran.ensureIndex({"title":1,"description":-1}) >
接下来，我们来看一下ensureIndex()的接收可选参数的列表哈：
| Parameter | Type | Description |
|---|---|---|
| background | Boolean | 建索引过程会阻塞其它数据库操作，background可指定以后台方式创建索引，即增加 "background" 可选参数。 "background" 默认值为false。 |
| unique | Boolean | 建立的索引是否唯一。指定为true创建唯一索引。默认值为false. |
| name | string | 索引的名称。如果未指定，MongoDB的通过连接索引的字段名和排序顺序生成一个索引名称。 |
| dropDups | Boolean | 在建立唯一索引时是否删除重复记录,指定 true 创建唯一索引。默认值为 false. |
| sparse | Boolean | 对文档中不存在的字段数据不启用索引；这个参数需要特别注意，如果设置为true的话，在索引字段中不会查询出不包含对应字段的文档.。默认值为 false. |
| expireAfterSeconds | integer | 指定一个以秒为单位的数值，完成 TTL设定，设定集合的生存时间。 |
| v | index version | 索引的版本号。默认的索引版本取决于mongod创建索引时运行的版本。 |
| weights | document | 索引权重值，数值在 1 到 99,999 之间，表示该索引相对于其他索引字段的得分权重。 |
| default_language | string | 对于文本索引，该参数决定了停用词及词干和词器的规则的列表。 默认为英语 |
| language_override | string | 对于文本索引，该参数指定了包含在文档中的字段名，语言覆盖默认的language，默认值为 language. |
来，我们在后台创建索引试下：
db.luyaran.ensureIndex({open: 1, close: 1}, {background: true})
通过在创建索引时加background:true 的选项，让创建工作在后台执行。
好啦，到这里咱们今天要分享的内容就差不多结束了。重新声明哈，本人的学习笔记，各位看官勿喷哈。如果觉得不错的话，请大家多多点赞评论支持哦。
原文链接：https://blog.csdn.net/luyaran/article/details/79737427