在前端开发中，数据处理是非常重要的一部分。而 MongoDB 作为一款非关系型数据库，在数据聚合与分组方面拥有很强的优势。本文将介绍 MongoDB 的数据聚合与分组功能，并提供实际应用的示例代码。
数据聚合
MongoDB 中的数据聚合是指将多个文档合并为一个文档的过程。在实际应用中，可以通过聚合操作实现对数据的统计、筛选和排序等功能。
$project
$project 操作可以对文档进行投影操作，即只选取需要的字段进行聚合。例如，下面的代码可以选取 users 集合中的 name 和 age 字段进行聚合：
db.users.aggregate([
{ $project: { name: 1, age: 1 } }
])$match
$match 操作可以筛选文档，只返回符合条件的文档。例如，下面的代码可以筛选 users 集合中 age 大于等于 18 的文档：
db.users.aggregate([
{ $match: { age: { $gte: 18 } } }
])$group
$group 操作可以按照指定字段进行分组。例如，下面的代码可以按照 users 集合中的 age 字段进行分组，并统计每个年龄段的人数：
db.users.aggregate([
{ $group: { _id: "$age", count: { $sum: 1 } } }
])其中，_id 表示分组的字段，$sum 表示统计数量。
$sort
$sort 操作可以对结果进行排序。例如，下面的代码可以按照 users 集合中的 age 字段进行升序排序：
db.users.aggregate([
{ $sort: { age: 1 } }
])数据分组
MongoDB 中的数据分组是指将数据按照指定的规则进行分组，以便进行更加细致的数据处理。
$addToSet
$addToSet 操作可以将指定字段的值添加到一个集合中。例如，下面的代码可以将 users 集合中的 name 字段按照 age 进行分组，并将每组的 name 值添加到一个集合中：
db.users.aggregate([
{ $group: { _id: "$age", names: { $addToSet: "$name" } } }
])$avg
$avg 操作可以计算指定字段的平均值。例如，下面的代码可以按照 users 集合中的 age 字段进行分组，并计算每组的平均年龄：
db.users.aggregate([
{ $group: { _id: "$age", avgAge: { $avg: "$age" } } }
])$first
$first 操作可以返回指定字段的第一个值。例如，下面的代码可以按照 users 集合中的 age 字段进行分组，并返回每组的第一个文档：
db.users.aggregate([
{ $group: { _id: "$age", firstUser: { $first: "$$ROOT" } } }
])其中，$$ROOT 表示整个文档。
示例代码
下面是一个完整的数据聚合与分组的示例代码，可以在 MongoDB 中直接运行：
db.users.aggregate([
{ $project: { name: 1, age: 1 } },
{ $match: { age: { $gte: 18 } } },
{ $group: { _id: "$age", count: { $sum: 1 }, names: { $addToSet: "$name" } } },
{ $sort: { count: -1 } }
])该代码将 users 集合中的 name 和 age 字段进行投影，并筛选出 age 大于等于 18 的文档。然后按照 age 进行分组，并统计每个年龄段的人数和姓名集合。最后按照人数降序排序，得到每个年龄段的人数和姓名集合。
总结
本文介绍了 MongoDB 的数据聚合与分组功能，并提供了实际应用的示例代码。在实际开发中，可以根据需要进行组合使用，以便实现更加复杂的数据处理需求。
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