MongoDB 聚合管道：从 find 到 Aggregation

简单查询用 find 足够，但"每个分类下有多少篇已发布文章、平均阅读量多少、按排名输出"这类统计，需要聚合框架。

管道思想

Aggregation 是一条处理流水线：文档依次流过各个阶段（stage），每个阶段做一件事，输出交给下一个——和 Unix 管道、Stream 是同一种心智模型：

db.posts.aggregate([
  { $match: { status: 'PUBLISHED' } },        // 1. 先过滤（尽量前置，减少后续数据量）
  { $group: {                                  // 2. 分组
      _id: '$categoryId',
      count: { $sum: 1 },
      avgViews: { $avg: '$views' },
      titles: { $push: '$title' },
    } },
  { $sort: { count: -1 } },                    // 3. 排序
  { $limit: 10 },                              // 4. 取前 10
])

常用阶段

阶段	作用	类比 SQL
$match	条件过滤	WHERE
$group	按键分组聚合	GROUP BY
$sort / $limit / $skip	排序、分页	ORDER BY / LIMIT
$project	字段裁剪、计算新字段	SELECT
$lookup	关联另一集合（左外连接）	LEFT JOIN
$unwind	数组拆成多行	展开数组

$lookup 示例——文章关联分类信息：

db.posts.aggregate([
  { $match: { status: 'PUBLISHED' } },
  { $lookup: {
      from: 'categories',
      localField: 'categoryId',
      foreignField: '_id',
      as: 'category',
    } },
  { $unwind: '$category' }, // 数组结果展开为对象
])

常用表达式

$sum、$avg、$max、$min、$push（收集成数组）、$addToSet（去重收集）；字段引用加 $ 前缀（'$views'）。

性能注意

$match、$limit 尽量前置，先缩小数据集
$group 无法走索引，海量数据成本高，考虑预聚合（定时任务把统计结果写入新集合，读多算少）
$lookup 有关联成本，确认外集合的 foreignField 有索引
explain('executionStats') 查看各阶段处理文档数

聚合管道把复杂统计以声明式的流水线表达，比手写 map-reduce 直观得多，是 MongoDB 进阶必学的一章。

MongoDB 聚合管道：从 find 到 Aggregation

MongoDB 聚合管道：从 find 到 Aggregation

管道思想

常用阶段

常用表达式

性能注意

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