聚合操作處理數(shù)據(jù)記錄并返回計(jì)算后的結(jié)果。聚合操作將多個(gè)文檔分組，并能對(duì)已分組的數(shù)據(jù)執(zhí)行一系列操作而返回單一結(jié)果。MongoDB提供了三種執(zhí)行聚合的方式：聚合管道，map-reduce方法和單一目的聚合操作。
聚合管道
MongoDB的聚合框架模型建立在數(shù)據(jù)處理管道這一概念的基礎(chǔ)之上。文檔進(jìn)入多階段管道中，管道將文檔轉(zhuǎn)換為聚合結(jié)果。最基本的管道階段類似于查詢過(guò)濾器和修改輸出文檔形式的文檔轉(zhuǎn)換器。
其他的管道為分組和排序提供一些工具，可通過(guò)指定一個(gè)或多個(gè)字段完成分組或排序；同時(shí)提供了聚合數(shù)組內(nèi)容的工具，操作的數(shù)組包括文檔數(shù)組。另外，聚合階段能夠使用一些運(yùn)算符，完成諸如計(jì)算均值或連接字符串之類的任務(wù)。
管道利用MongoDB本機(jī)的操作方法提供了有效的數(shù)據(jù)聚合操作，并且對(duì)于數(shù)據(jù)聚合來(lái)說(shuō)采用本機(jī)的操作方法是首選的。
聚合管道支持在分片集合上執(zhí)行操作。
聚合管道在它的某些階段能夠使用索引來(lái)提高性能。另外，聚合管道有一個(gè)內(nèi)部?jī)?yōu)化階段。
Map-Reduce
MongoDB也能夠提供map-reduce操作來(lái)完成聚合。一般地，map-reduce操作有兩個(gè)階段：map 階段處理每一個(gè)文檔并將每一個(gè)輸入文檔映射成一個(gè)或多個(gè)對(duì)象，reduce合成
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