这期内容当中小编将会给大家带来有关MongoDB中怎么实现聚合操作，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

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MongoDB, 虽然一直是被称为NO SQL ，文档数据库，可最近这两年MONGODB 没闲着，MONGODB 作为大数据分析的数据存储空间使用的现在大有人在。

聚合作为MONGODB对于传统数据库 GROUP BY ，甚至窗口函数的在MONGODB的体现，是比较常用的。 数据量小的情况下，性能不是问题，而如果数据量大的情况下，一般使用MONGODB 的聚合操作是有技巧和注意的。

首先的从聚合的初级原理说起，MONGODB 的聚合是分阶段的，大致可以简单的分离出，数据的提取，和数据计算。 

下面的图中，就是在聚合操作中可能会遇到的坑，在做一个简单的聚合中，（数据量5000万，为了浮现问题，所以直接做聚合，而且做得值是随机值，所以你懂得） ，在操作中直接报错，这个报错信息是由于在操作聚合时，pipleline stage (具体看你的操作，这里是group stage，的使用已经超过MONGODB 的限制 100MB) ，所以在数据量较大的情况下，并且没有进行数据额过滤，或者数据过滤（这里叫$match）后，还是数据量巨大的情况下，我们应该在做聚合的时候，添加一个参数，这个参数是在 MONGODB 3.4 支持的。

具体语句是

样的情况下，就可以利用物理磁盘的环境来突破做聚合的限制。

那一般来说做聚合中需要注意什么总结有以下几点（非完整，目前没有使用到一些操作，这些操作不在总结范围内）

1，不再聚合范围的数据要进行$match 提前过滤

2，显示的字段要进行控制，与聚合无关的字段，应该提前$project

3,  如果聚合中包含排序，则排序要在$match之下

4，当有多个$match操作时，尽量进行合并。

5,  对于 $match操作的 或 $sort 操作，在数据量大的情况下应该建立索引

6   如果操作中包含$sort $limit的操作，应该将$limit 的操作后置

另根据当前的情况，大部分聚合可以优化的命令在 MONGODB 3.4 及以上的版本。所以如果大数据量做聚合的运算，还是升级到 3.4 及以上的版本为好。

上述就是小编为大家分享的MongoDB中怎么实现聚合操作了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。

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