Mongoose 是 Node.js 中非常流行和强大的 MongoDB 数据库 ORM 库。在实际应用中，我们经常需要对数据库进行分组统计来获取有意义的数据。本文将介绍如何在 Mongoose 中使用分组统计功能，包括基本的概念、实现方式和示例代码。
基本概念
在 MongoDB 中，分组统计是指对文档集合进行分组并进行聚合计算的操作。在 Mongoose 中，我们可以通过 aggregate 方法来实现这一功能。aggregate 方法接收一个包含一系列聚合计算的管道数组，并按照管道数组的顺序依次执行。
通常情况下，聚合计算的管道包括以下步骤：
$match过滤符合条件的文档；$group将文档按照某个字段分组，对每组文档进行计算；$project对计算结果进行格式化和重命名；$sort对结果按照某个字段进行排序；$limit限制结果数目的大小。
实现方式
假设我们有一个名为 students 的集合，文档结构如下：
{
name: String,
age: Number,
gender: String,
score: Number
}现在我们需要统计每个性别的平均分数和人数。可以使用以下代码实现：
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---这段代码使用了 $group、$project 和 $sort 这三个操作符。其中，$group 将文档按照 gender 字段分组，并对每组文档计算 avgScore 和 count，分别表示平均分数和人数。$project 对计算结果进行格式化，将 _id 字段重命名为 gender 并去除 _id 字段，最后按照 gender 字段升序排序。
示例代码
以下是一个完整的 Mongoose 分组统计的示例代码。假设我们有一个名为 articles 的集合，文档结构如下：
{
title: String,
tags: [String],
author: String,
date: Date,
views: Number,
likes: Number
}现在我们需要统计最近 30 天内，每个作者所发布的文章数量和平均点赞数。可以使用以下代码实现：
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---这段代码使用了 $match、$group、$project 和 $sort 这四个操作符。其中，$match 过滤出最近 30 天内的文档；$group 按照 author 分组，对每组文档计算 articles 和 avgLikes，分别表示文章数量和平均点赞数；$project 对计算结果进行格式化，将 _id 字段重命名为 author 并去除 _id 字段；最后按照 author 字段升序排序。
总结
在 Mongoose 中使用分组统计功能可以帮助我们快速、方便地进行数据分析和决策。本文介绍了基本的概念、实现方式和示例代码，希望读者能够掌握这一功能并在实际应用中发挥作用。
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