聚合引言
聚集操作就是出来数据记录并返回计算结果的操作。MongoDB提供了丰富的聚集操作。可以检測和执行数据集上的计算。执行在mongod上的数据聚集简化了代码和资源限制。
像查询一样，在Mongo的聚合操作使用collections作为输入，并返回一个或多个document作为输出。
聚合模式
- 聚合管道
MongoDB2.2引入了一个新的聚合框架：聚合管道，这是基于数据处理管道概念的模型。文档输入一个多阶段的管道并将文档转化为一个聚合的结果。
最主要的管道阶段提供了过滤器（Filters)来像查询一样操作。和文档转化（Document transformations)来改动输出文档的形式。
其它的管道提供了对特定字段分组和排序的工具，也有聚合数组内容的工具。而且，管道阶段能对任务使用操作符。比方计算平均值或连接一个字符串。
管道使用MongoDB原生的操作提供了有效的数据聚合，也是MongoDB里面一个理想的数据聚合方法。
上面带有凝视的聚合操作管道操作，这个聚合管道有两个阶段： $match和$group
- Map-Reduce
MongoDB也提供了map-reduce操作来运行聚合操作。一般的，map-reduce操作有两个阶段：Map阶段来处理每一个文档并为每一个输入文档输出一个或多个文档，Reduce阶段整合map操作的输出。Map-reduce有一个可选的finalize阶段，来为结果做终于的改动。
和其它聚合操作一样，map-reduce指出了查询条件来选择输入文档并排序和限制结果。
Map-reduce使用自己定义的javasript函数来运行map和reduce操作，以及可选的finalize操作。尽管自己定义的javasript相对聚合管道提供了更大的灵活性，但一般map-reduce相对低效和复杂。
而且。map-reduce操作的输出集合比集合管道的输出极限大16M。
注：
从MongoDB2.4開始，特定的mongo shell函数和属性不能被map-reduce操作使用。MongoDB2.4也提供了同一时候运行多个Javascript操作的支持。在MongoDB2.4之前，javascript代码仅仅能在单线程运行。这为map-reduce的并行带来困难。
- 单一目的的聚合操作
对非常多的常规单一目的的聚合操作(single purpose aggregation operation),MongoDB提供了特殊目的的数据库命令。这些常规的聚合操作是：返回匹配文档的数量，返回一个字段的唯一的值，和基于一个字段值的分组。全部这些操作都是来自一个collection。尽管这些操作提供了简单的常规聚合操作处理方法。但他们都缺乏灵活性和像聚合管道、Map-reduce那样的能力。
