好了，现在数据库里面有100条学生数据了。
现在我要得到广东学生的平均年龄，在mongo控制台输入：
如果想到得到所有省份的平均年龄，那就更加简单了：
如果想得到广东省所有科目的平均成绩：
加上排序：
实验二、寻找发帖水王 有一个保存着杂志文章的集合，你可能希望找出发表文章最多的那个作者。假设每篇文章被保存为MongoDB中的一个文档。
1、插入数据
现在我们拥有了10000条文章数据了。
2、用$project将author字段投射出来
这个语法与查询中的字段选择器比较像：可以通过指定"fieldname" : 1选择需要投射的字段，或者通过指定"fieldname":0排除不需要的字段。
执行完这个"$project"操作之后，结果集中的每个文档都会以{"_id" : id, "author" : "authorName"}这样的形式表示。这些结果只会在内存中存在，不会被写入磁盘。
3、用group将作者名称分组
这样就会将作者按照名字排序，某个作者的名字每出现一次，就会对这个作者的"count"加1。
这里首先指定了需要进行分组的字段"author"。这是由"_id" : "$author"指定的。可以将这个操作想象为：这个操作执行完后，每个作者只对应一个结果文档，所以"author"就成了文档的唯一标识符（"_id"）。
第二个字段的意思是为分组内每个文档的"count"字段加1。注意，新加入的文档中并不会有"count"字段；这"$group"创建的一个新字段。
执行完这一步之后，结果集中的每个文档会是这样的结构：{"_id" : "authorName", "count" : articleCount}。
4、用sort排序
这个操作会对结果集中的文档根据"count"字段进行降序排列。
5、限制结果为前5个文档
这个操作将最终的返回结果限制为当前结果中的前5个文档。 在MongoDB中实际运行时，要将这些操作分别传给aggregate()函数：
aggregate()会返回一个文档数组，其中的内容是发表文章最多的5个作者。
我在db中造了些数据(数据时随机生成的, 能用即可)，没有建索引，文档结构如下：
Document结构:
接下来要实现两个功能：
统计上海学生平均年龄 统计每个省各科平均成绩接下来一一道来
统计上海学生平均年龄
从这个需求来讲，要实现功能要有几个步骤: 1. 找出上海的学生. 2. 统计平均年龄 (当然也可以先算出所有省份的平均值再找出上海的)。如此思路也就清晰了
首先上 $match, 取出上海学生
接下来 用 $group 统计平均年龄
$avg 是 $group的子命令，用于求平均值，类似的还有 $sum, $max .... 上面两个命令等价于
下面是Java代码
输出结果：
如此工程就结束了，再看另外一个需求
统计每个省各科平均成绩
首先更具数据库文档结构，subjects是数组形式，需要先‘劈'开，然后再进行统计
主要处理步骤如下：
1. 先用$unwind 拆数组 2. 按照 province, subject 分租并求各科目平均分
$unwind 拆数组
按照 province, subject 分组，并求平均分
java代码如下:
输出结果
统计就此结束.... 稍等，似乎有点太粗糙了，虽然统计出来的，但是根本没法看，同一个省份的科目都不在一起。囧
接下来进行下加强,
支线任务： 将同一省份的科目成绩统计到一起( 即，期望 'province':'xxxxx', avgscores:[ {'xxx':xxx}, ....] 这样的形式)
要做的有一件事，在前面的统计结果的基础上，先用 $project 将平均分和成绩揉到一起，即形如下面的样子
再按省份group，将各科目的平均分push到一块，命令如下：
$project 重构group结果
$使用 group 再次分组
java 代码如下：
结果如下：
