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最近项目中遇到需要对查询出来的数据进行分组统计，用到了聚合查询，之前都是用代码进行统计。因为我以前一直有一个误区就是轻易不要实用聚合查询，因为当数据量超过一定程度，mongoose 就会保错，所以最近阅读了一下官方文档，解决我的疑惑。 Aggreagte 使用聚合查询之前，我们要搞清楚这里面的操作符都是干嘛的。 $macth 匹配数据，根据给定的条件，过滤掉不符合条件的数据。 $group 进行分组统计，相当于 SQL 中的 group 分组操作 $project 投影操作符，指定需要显示的字段 $sort 对聚合管道中的数据按照指定字段排序 $limit 限制返回的数量 $skip 跳过指定数量的文档，并返回剩下的文档 $unwind 按照指定的字段拆分文档 $addFiles 根据需要，添加新的字段 以上是一些常用的操作符，这里要注意的是再使用聚合查询时，要根据数据量的大小来确定使用，因为在文档中有这么一段话 The $group stage has a limit of 100 megabytes of RAM. By default, if the stage exceeds this limit, $group will produce an error. However, to allow for the handling of large datasets, set the allowDiskUse option to true to enable $group operations to write to temporary files. See db.collection.aggregate() method and the aggregate command for details. 翻译过来就是 $group 阶段内存限制是 100MB 大小的数据，如果超出此限制，将会产生错误。但是，要允许处理大型数据集，请将allowDiskUse选项设置为true以启用$ group操作以写入临时文件。 所以在使用之前预估一下要处理的数据量是否超过 100MB，是否需要开启 allowDiskUse，即允许磁盘缓存。 MongoDB 的内存限制是 100MB，聚合阶段每个管道不能超过 16M。 在分组时，只能用提供的操作符，如果想自定义字段，需要在下一个管道，使用 $addFiels 添加字段，然后把上一个管道返回来的数据赋给字段。 MongoDB 提供的操作符还有很多，这里只是我经常使用的几个，如果有别的需求，可以去看看官方文档。 (责任编辑：IT) |