2){"$group", {"_id" : "$name", "count" : {"$sum" : 1}}} 首先指定了分组的字段"name",该操作执行完后，每个name只对应一个结果，所有可以将name指定为唯一标识符"_id"。 第二个字段表明分组内的每个文档"count"字段加1。新加入的文档中不会有count字段。
3){"$sort" : {"count" : -1}} 对结果集中的文档根据count字段做降序排列。 4){"$limit" : 5} 将返回结果限制为5个文档。 将上述结果综合起来：
aggregate会返回一个文档数组，内容为出现次数最多的5个动物：
调试过程中。可以逐一对管道符进行排查。 聚合框架不能对集合进行写入操作，所有结果返回给客户端，聚合结果必须限制在16M以内。
2. 管道操作符 每个操作符都会接受一连串的文档，对这些文档进行类型转换，最后得到的文档作为结果传递给下一操作符。 不同的管道操作符可以将任意顺序组合在一起使用，而且可以被重复任意多次。
2.1 $match $match用于对文档集合进行筛选，之后得到的文档子集做聚合。 "$match"支持所有的常规查询操作符("$gt","$lt","$ne")等，不能使用地理空间操作符。 实际操作中尽量将"$match"放在管道的前面部分，一方面可以提快速将不需要的文档过滤掉，另外在映射和分组前筛选，查询可以使用索引。
2.2 $project 使用"$project"可以提取字段，可以重命名字段，
可以将投射过的字段重命名:
使用"$fieldname"语法为了在聚合框架中引用fieldname字段，例如上面"$city"会被替换为"NEW WORK"。 对字段重命名后，Mongdb不会记录其记录字段的历史名称，所以应该在修改字段名称前使用索引。 2.2.1 管道表达式 可以使用表达式将多个字面量和变量组合为一个值。 可以使用组合或者任意深度的嵌套，创建复杂的表达式。 2.2.2 数学表达式 数学表示式用来操作数据运算。
可以将多个表达式组合为更为复杂的表达式：
操作符语法： 1)"$add" : [expr1, [, expr2, ..., exprN]] 将表达式相加 2)"$subtract" : [expr1, expr2] 表达式1减去表达式2 3)"$multiply" : [expr1, [, expr2, ..., exprN]] 将表达式相乘 4)"$divide" : [expr1, expr2] 表达式1除以表达式2得到商 5)"$mod" : [expr1, expr2] 表达式1除以表达式2得到余数
2.2.3 日期表达式 用于提取日期信息的表达式："$year","$month","$week","$dayOfMonth","$dayOfweek","$hour","$minute","$second"。只能对日期类型的字段进行日期操作，不能对数值类型进行日期操作。
也可以使用字面量日期。
2.2.3 字符串表达式 操作符语法： 1)"$substr" : [expr, startOffset, numoReturn] 接受字符串，起始位置以后偏移N个字节，截取字符串。 2)"$concat" : [expr1[, expr2, ..., exprN]] 将给定的表达式连接在一起作为返回结果。 3)"$toLower" : expr 返回参数的小写形式 4)"$toUpper" : expr 返回参数的大写形式 例如：
2.2.3 逻辑表达式 操作符语法： 1)"$cmp" : [expr1, expr2] 比较两个参数，相等返回0，大于返回整数，小于返回负数。 2)"$strcasecmp" : [string1, string2] 比较字符串，区分大小写 3)"$eq"/"$ne"/"$gt"/"$gte"/"lt"/"lte" : [expr1, expr2] 比较字符串，返回结果(true or false) 4)"$and" : [expr1[, expr2, ..., exprN]] 所有值为true返回true，否则返回false。 5)"$or" : [expr1[, expr2, ..., exprN]] 任意表达式为true返回true，否则返回false 6)"$not" : expr 对表示式取反 还有两个控制语句。
如果为true,返回trueExpr，否则，返回falseExpr。
如果expr为null，返回replacementExpr，否则返回expr。 算术操作符必须接受数值，日期操作符必须接受日期，字符串操作符必须接受字符串。 例如，根据学生出勤率(10%)，平时作业(30%)和考试成绩(60%)得出最终成绩，如果是老师宠爱的学生，直接得100分： 插入数据:
聚合：
返回结果：
3. MapReduce Mapreduce非常强大与灵活，Mongodb使用javascript作为查询语言，可以表示任意复杂的逻辑。 Mapreduce非常慢，不应该用在实际的数据分析中。 Mapreduce可以在多台服务器之间并行执行，可以将一个问题拆分为多个小问题，之后将各个小问题发送到不同的机器上，每台机器只负责完成一部分工作，所有的机器完成时，将这些零碎的解决方案合并为一个完整的解决方案。 最开始的是映射(map),将操作映射到集合中的各个文档，然后是中间环节，成为洗牌(shuffle),按照键分组，将产生的键值组成列表放在对应的键中。化简(reduce)则是把列表中的值化简为一个单值。
3.1 找出集合中的所有键 MongoDB假设你的模式是动态的，所以并不会跟踪记录每个文档的键。通常找到集合中所有文档的所有键的最好方式就是MapReduce。 在映射环节，map函数使用特别的emit函数返回要处理的值。emit会给MapReduce一个键和一个值。 这里用emit将文档某个键的计数返回。this就是当前映射文档的引用：
reduce接受两个参数，一个是key，就是emit返回的第一个值，还有一个数组，由一个或多个键对应的{count : 1}文档组成。
示例表数据：
运行结果：
（1）result:存放的集合名 （2）timeMillis:操作花费的时间，单位是毫秒 （3）input:传入文档数目 （4）emit:此函数被调用的次数 （5）reduce:此函数被调用的次数 （6）output:最后返回文档的个数 查看下collection结果内容：
3.2 MapRecude其他的键 （1）"finalize" : function 可以将reduce的结果发送给这个键，这是整个处理过程的最后一步。 （2）"keeptemp自动为true。" : boolean 如果为true，则在连接关闭后结果保存，否则不保存。 （3）"out" : string 输出集合的名称，如果设置，keeptemp自动为true。 （4）"query" : document 在发往map前，先用指定条件过滤文档。 （5）"sort" : document 在发往map前，先进行排序。 （6）"limit" : integer 发往map函数的文档数量上限。 （7）"scope" : document 可以在javascripts代码中使用的变量。 （8）"verbose" : boolean 是否记录详细的服务器日志。 3.2.1 finalize函数 可以使用finalize函数作为参数，会在最后一个reduce输出结果后执行，然后将结果保存在临时集合里。 3.2.2 保存结果集合 默认情况下，执行mapreduce时创建一个临时集合，集合名称为mr.stuff.ts.id,即mapreduce.集合名.时间戳.数据库作业ID。MongoDB会在调用的连接关闭时自动销毁这个集合。 3.2.3 对子文档执行mapreduce 每个传递给map的文档都需要先反序列化，从BSON对象转换为js对象，这个过程非常耗时，可以先对文档过滤来提高map速度，可以通过"query","limit"和"sort"等对文档进行过滤。 "query"的值是一个查询文档。 "limit","sort"配合可以发挥很大的作用。 "query","limit"和"sort"可以随意组合使用。 3.2.4 作用域 作用域键"scope"，可以用变量名:值这样普通的文档来设置该选项， 3.2.5 获取更多的输出 设置verbose为true，可以将mapreduce过程更多的信息输出到服务器日志上。
4 聚合命名 count和distinct操作可以简化为普通命令，不需要使用聚合框架。 4.1 count count返回集合中的文档数量：
可以传入一个查询文档：
增加查询条件会使count变慢。 4.2 distinct distinct用来找出给定键的所有不同值。使用时必须指定集合和键。
4.3 group 使用group可以进行更为复杂的聚合。先选定分组所依据的键，然后根据选定键的不同值分为若干组，然后对每一个分组进行聚合，得到结果文档。 插入示例数据：
生成的列表中包含最新的时间和最新的时间对应的年纪。 可以安装name进行分组，然后取出每个分组中date最新的文档，将其加入结果集。
（1）"ns" : "coll" 指定进行分组的集合。 （2）"key" : {"name" : true} 指定分组依据的键。 （3）"initial" : {"time" : 0} 初始化time值，作为初始Wednesday传递给后续过程。每组成员都会使用这个累加器。 结果：
如果有文档不存在指定分组的键，这些文档会单独分为一组，缺失的键会使用name:null这样的形式。如下：
返回结果:
为了排除不包含指定用于分组的键的文档，可以在"condition"中加入"name":{"$exists" : true}。
4.3.1 使用完成器 完成器(finalizer)用于精简从数据库传到用户的数据，因为group命令的输出结果需要能够通过单次数据库响应返回给用户。 4.3.2 将函数作为键使用 分组条件可以非常复杂，不是单个键，例如分组时按照类别分组dog和DOG是两个完全不同的组，为了消除大小写差异，可以定义一个函数决定文档分组所依据的键。 定义分组函数需要用到"$keyf"键，
