Mongodb聚合框架Aggregate
一 概念
1、簡介
mongo aggregation是mongo的一個輕量級的map-reduce框架，可以實現一些count,sum,group by的聚合。
使用聚合框架可以對集合中的文件進行變換和組合。可以用多個構件建立一個管道，用於對一連串的文件進行處理。構件有：篩選、投射、分組、排序、限制和跳過。
MongoDB的聚合管道將MongoDB文件在一個管道處理完畢後將結果傳遞給下一個管道處理，管道操縱是可以重複的。
2、管道表示式
管道操作符作為“鍵”,所對應的“值”叫做管道表示式。例如{＄match:{status:”A”}}，＄match稱為管道操作符，而{status:”A”}稱為管道表示式，它可以看作是管道操作符的運算元(Operand)，每個管道表示式是一個文件結構，它是由欄位名、欄位值、和一些表示式操作符組成的，例如管道表示式＄group: { _id: null, count: { ＄sum: 1 } } 就包含了一個表示式操作符＄sum進行累加求和。
每個管道表示式只能作用於處理當前正在處理的文件，而不能進行跨文件的操作。管道表示式對文件的處理都是在記憶體中進行的。除了能夠進行累加計算的管道表示式外，其他的表示式都是無狀態的，也就是不會保留上下文的資訊。累加性質的表示式操作符通常和$group操作符一起使用，來統計該組內最大值、最小值等。
3、aggregate語法
db.collection.aggregate(pipeline, options)
pipeline：管道運算元組，也可以為文件型別，如果該引數不是陣列形式，無法指定options引數
options：aggregate命令的附加選項，文件型別。
1) explain：布林值，指定返回結果是否顯示該操作的執行計劃
2) allowDiskUse：
布林值，指定該聚合操作是否使用磁碟。每個階段管道限制為100MB的記憶體。如果一個節點管道超過這個極限,MongoDB將產生一個錯誤。為了能夠在處理大型資料集,可以設定allowDiskUse為true來在聚合管道節點把資料寫入臨時檔案。這樣就可以解決100MB的記憶體的限制。
3) cursor：
4) maxTimeMS：
5) bypassDocumentValidation：
6) readConcern：
7) collation：
4、分片使用
db.collection.aggregate()可以作用在分片集合，但結果不能輸在分片集合，MapReduce可以 作用在分片集合，結果也可以輸在分片集合。
5、聚合中的遊標
db.collection.aggregate()方法可以返回一個指標（cursor），資料放在記憶體中，直接操作。跟Mongo shell 一樣指標操作。
二 管道操作符
1、$match：用於對文件集合進行篩選，在＄match中不能使用＄geoNear地理空間操作符及＄where表示式操作符。
示例： 獲取分數大於70小於或等於90記錄，然後將符合條件的記錄送到下一階段$group管道操作符進行處理。
db.articles.aggregate( [
{ $match : { score : { $gt : 70, $lte : 90 } } },
{ $group: { _id: null, count: { $sum: 1 } } }
]);
2、$project：
示例： 獲取article集合的title欄位及author欄位，將欄位_id遮蔽
db.article.aggregate({
$project : {
_id : 0 ,
title : 1 ,
author : 1
}});
3、$group：操作可以根據文件特定欄位的不同值進行分組，＄group不能用流式工作方式對文件進行處理。 在＄group階段，記憶體的大小最大可以為100Mb，如果超過則會出錯。當處理大量資料是，可以將引數allowDiskUse置為true，如此＄group操作符可以寫入臨時檔案，格式：
{ $group: { _id: ＜expression>,＜field1>: { ＜accumulator1> : ＜expression1> }, … } }
_id欄位是強制性的，可以指定其為空來進行其他累加操作，accumulator操作符可以為：＄sum、＄avg、＄first、＄last、＄max、＄min、＄push、＄addToSet、＄stdDevPop、＄stdDevSamp
注：$group的輸出是無序的，且該操作目前是在記憶體中進行的，所以不能用它來對大量個數的文件進行分組。
4、$unwind：分割陣列嵌入到自己頂層檔案,會將陣列中的每一個值拆分為單獨的文件,這樣一個文件會被分為陣列長度個文件。
示例：將部落格評論對映為cts並查詢評論作者為Mark的文件
> db.blog.aggregate([
{"project":{"cts":"$comments"}},
{"$unwind":"$cts"},
{"$match":{"cts.author":"Mark"}
]);
注：{＄unwind:”＄cts”})不能忘了＄符號，且如果＄unwind目標欄位不存在的話，那麼該文件將被忽略過濾掉。
5、$limit：＄limit會接受一個數字n，返回結果集中的前n個文件。
{ $limit: ＜positive integer> }
示例：查詢5條文件記錄
db.article.aggregate(
{ $limit : 5 }
);
6、$skip：＄skip接受一個數字n，丟棄結果集中的前n個文件
｛$skip: ＜positive integer> }
示例：獲取article集合中第5條資料之後的資料
db.article.aggregate(
{ $skip : 5 }
);
7、$sort：可以根據任何欄位進行排序，”$sort”不能用流式工作方式對文件進行處理,必須要接收到所有文件之後才能進行排序。當排序的欄位BSON型別不一致時，按一下順序進行排序
官方參考文件：
The MongoDB 3.2 Manual：
https://docs.mongodb.com/v3.2/
Spring Data MongoDB - Reference Documentation
https://docs.spring.io/spring-data/mongodb/docs/current/reference/html/