MongoDB分组查询与聚合查询实战实例
来源：互联网 2026-07-25 08:51:08MongoDB分组查询按指定字段分组统计，聚合查询通过多个阶段流水线处理数据，支持单多字段分组、条件筛选、分页排序，以及求和、平均值、最大值、最小值、首尾取值、拼接等聚合操作，覆盖日常数据统计需求。
前言
在MongoDB中，实现数据的分组与聚合操作主要依赖两种方式：分组查询（Group by）和聚合查询（Aggregation）。聚合查询凭借其强大的灵活性，能够完成平均值、求和、最大值、最小值等统计计算，以及更复杂的数据转换和分析。通过合理组合不同的聚合阶段，可以高效处理各类业务需求。
简要区分：
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分组查询（Group by）：按指定字段对文档进行分组，并计算每个分组的统计信息，语法相对简洁。
聚合查询（Aggregation）：功能更强大，通过多个阶段（Stage）对数据进行流水线式处理，灵活适应多种复杂场景。
1、单一字段分组
分组后仅保留分组字段，其他字段不会出现。_id为固定写法，后面指定要分组的字段名，例如userid。
# 类比SQL：select userid from test group by userid
db.test.aggregate({"$group":{"_id":"$userid"}})
效果：
2、多字段分组
多个字段分组时，需要为每个字段指定别名，_id内嵌套对象定义字段映射关系。
# 类比SQL：select userid, articleid from test group by userid, articleid
db.test.aggregate({"$group":{"_id":{"userid":"$userid","articleid":"$articleid"}}})
效果：
3、条件匹配分组
$match用于条件筛选，放在$group之前相当于SQL的WHERE，放在之后相当于HA VING。常见场景如下：
# 场景一：先筛选再分组
# 类比SQL：select userid from test where userid in('1','2') group by userid
db.test.aggregate(
{"$match":{"userid":{"$in":["1","2"]}}},
{"$group":{"_id":"$userid"}})
# 场景二：多字段分组+条件
db.test.aggregate(
{"$match":{"userid":{"$in":["1","2"]}}},
{"$group":{"_id":{"userid":"$userid","articleid":"$articleid"}}})
# 场景三：先分组过滤，再分组后条件（HA VING）
# 类比SQL：select userid, a vg(price) as a vg from test where userid > '10' group by userid ha ving a vg > 35
db.test.aggregate(
{"$match":{"userid":{"$gt":"10"}}},
{"$group":{"_id":"$userid",'a vg':{"$a vg":"$price"}}},
{"$match":{"a vg":{"$gt":35}}})
效果：
4、分组分页排序
使用$limit和$skip控制分组数量，用法直观：
db.test.aggregate(
{"$group":{"_id":"$userid"}},
{"$skip":1},
{"$limit":2})
5、聚合分组
聚合操作包括$sum、$a vg、$max、$min、$first、$last等，每个聚合结果需起别名，并可结合条件、排序等环节使用。
先准备测试数据：
db.test.insert([
{"articleid":"1","price":200,"userid":"5"},
{"articleid":"2","price":300,"userid":"5"},
{"articleid":"3","price":400,"userid":"5"},
{"articleid":"1","price":200,"userid":"6"},
{"articleid":"2","price":300,"userid":"7"}
]);
5.1、sum聚合——求数值总和
按userid分组，对price求和：
db.test.aggregate({"$group":{"_id":"$userid","total":{"$sum":"$price"}}})
5.2、sum聚合——求分组后数量
$sum:1表示每个文档贡献一个计数：
db.test.aggregate({"$group":{"_id":"$userid","total":{"$sum":1}}})
效果：
5.3、a vg、max、min聚合
可分别求平均值、最大值、最小值，也可同时获取：
db.test.aggregate({"$group":{"_id":"$userid","a vg":{"$a vg":"$price"},"max":{"$max":"$price"},"min":{"$min":"$price"}}})
效果：
5.4、复合聚合
组合求和、平均值等，一次计算多个统计量：
db.test.aggregate({"$group":{"_id":"$userid","total":{"$sum":"$price"},"a vg":{"$a vg":"$price"}}})
效果：
5.5、聚合分组排序
对聚合结果的别名进行排序，$sort中1表示升序，-1表示降序：
# 先按userid降序，再按a vg升序
db.test.aggregate(
{"$group":{"_id":"$userid","a vg":{"$a vg":"$price"}}},
{"$sort":{"a vg":1}},
{"$sort":{"_id":-1}})
效果：
5.6、首尾取值聚合
$first取分组内第一个元素，$last取最后一个：
db.test.aggregate({"$group":{"_id":"$userid","prices":{"$first":"$price"}}})
效果：
5.7、聚合分组拼接
相当于SQL中的GROUP_CONCAT。
$push：元素可重复。$addToSet：元素不可重复（自动去重）。
两种方式将分组后的数据拼成数组：
db.test.aggregate({"$group":{"_id":"$userid","names":{"$push":"$price"}}})
效果：
总结
以上涵盖了MongoDB分组与聚合查询的主要用法，包括单字段分组、多字段分组、条件筛选、分页排序，以及各种聚合函数及其组合方式。这些操作基本覆盖了日常开发中常见的数据统计场景，掌握这些语法可有效提升数据处理效率。
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