MongoDB聚合
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聚合操作处理数据记录和 return 计算结果。聚合操作将来自多个文档的值组合在一起，并且可以对分组数据执行各种操作以返回单个结果。 MongoDB 提供了三种执行聚合的方法：，和。
MongoDB 的是以数据处理管道的概念为蓝本的。文档进入多阶段管道，将文档转换为聚合结果。例如：
在这个例子中：
第一阶段：阶段按status字段过滤文档，并将status等于"A"的文档传递到下一阶段。
第二阶段：阶段按cust_id字段将文档分组，以计算每个唯一值cust_id的金额总和。
最基本的管道阶段提供_过滤器_，其操作类似于查询和修改输出文档格式的_文档转换_。
其他管道操作提供了用于按特定字段对文档进行分组和排序的工具，以及用于汇总包括文档数组在内的数组内容的工具。另外，管道阶段可以将用于诸如计算平均值或连接字符串之类的任务。
管道使用MongoDB中的原生操作提供有效的数据聚合，并且是MongoDB中数据聚合的首选方法。
Map-reduce 使用自定义 JavaScript 函数来执行 map 和 reduce操作，以及可选的 finalize 操作。与聚合管道相比，自定义JavaScript提供了很大的灵活性，但通常情况下，map-reduce比聚合管道效率低，而且更复杂。
[success] 注意
从 MongoDB 2.4 开始，在 map-reduce 操作中无法访问某些mongoshell 函数和属性。 MongoDB 2.4 还支持多个 JavaScript 操作以在同一时间运行。在 MongoDB 2.4 之前，JavaScript code 在单个线程中执行，引发了 map-reduce 的并发问题。
所有这些操作都聚合来自单个集合的文档。虽然这些操作提供了对常见聚合过程的简单访问，但它们缺乏聚合管道和 map-reduce 的灵活性和功能。
译者：李冠飞
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聚合管道可以在上运行。
聚合管道可以使用索引来改善其某些阶段的性能。此外，聚合管道具有内部优化阶段。有关详细信息，请参阅和。
MongoDB 还提供操作来执行聚合。通常，map-reduce 操作有两个阶段：一个 map 阶段，它处理每个文档并为每个输入文档发出一个或多个对象，以及将map操作的输出组合在一起的_reduce_阶段。可选地，map-reduce 可以具有最终化阶段以对结果进行最终修改。与其他聚合操作一样，map-reduce 可以指定查询条件以选择输入文档以及对结果排序和限制。
Map-reduce 可以在上运行。 Map-reduce 操作也可以输出到分片集合。有关详细信息，请参阅和。
MongoDB 还提供 , 和。
有关聚合管道 map-reduce 和特殊组功能的特性比较，请参阅。
