$group（聚合）

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定义

兼容性
语法
考虑因素
举例
其他资源

定义

$group

$group 阶段根据“组键”将文档分成组。输出是每个唯一组键的一个文档。

组键通常是一个字段或一组字段。组键也可以是表达式的结果。使用$group管道阶段中的_id字段设置组键。请参阅下面的用法示例。

在 $group 阶段输出中，_id 字段被设为该文档的组键。

输出文档还可以包含使用累加器表达式设置的其他字段。

注意

$group不会对其输出文档进行排序。

兼容性

可以使用 $group 查找托管在以下环境中的部署：

MongoDB Atlas ：用于在云中部署 MongoDB 的完全托管服务

MongoDB Enterprise：基于订阅、自我管理的 MongoDB 版本
MongoDB Community：源代码可用、免费使用且可自行管理的 MongoDB 版本

语法

$group阶段具有以下原型形式：

{
 $group:
   {
     _id: <expression>, // Group key
     <field1>: { <accumulator1> : <expression1> },
     ...
   }
 }

字段	说明
`_id`	必需。 `_id`表达式指定组键。如果指定的`_id`值为空值或任何其他常量值， `$group`阶段将返回聚合所有输入文档值的单个文档。请参阅按空值分组示例。
`field`	可选。使用累加器操作符进行计算。

_id和累加器操作符可以接受任何有效的expression 。有关表达式的更多信息，请参阅表达式操作符。

考虑因素

累加器操作符

<accumulator> 操作符必须是以下累加器操作符之一：

5.0 版本中的更改。

名称	说明
`$accumulator`	返回用户定义的累加器函数的结果。
`$addToSet`	返回每个群组的唯一表达式值数组。未定义数组元素的排序。 5.0 版中的更改：可在 `$setWindowFields` 阶段使用。
`$avg`	返回数值的平均值。忽略非数字值。 5.0 版中的更改：可在 `$setWindowFields` 阶段使用。
`$bottom`	根据指定的排序顺序返回组内的底部元素。 5.2 版本中的新增功能。可在`$group`和`$setWindowFields`阶段使用。
`$bottomN`	根据指定的排序顺序，返回群组内后 `n` 个字段的聚合。 5.2 版本中的新增功能。可在`$group`和`$setWindowFields`阶段使用。
`$count`	返回群组中的文档数。有别于 `$count` 管道阶段。 5.0 版新增功能：可在 `$group` 和 `$setWindowFields` 阶段使用。
`$first`	返回群组中第一个文档的表达式结果。 5.0 版中的更改：可在 `$setWindowFields` 阶段使用。
`$firstN`	返回群组内前 `n` 个元素的聚合。仅当文档按定义的顺序排列时才有意义。与 `$firstN` 数组操作符不同。 5.2 版新增功能：可在 `$group`、表达式和 `$setWindowFields` 阶段使用。
`$last`	返回群组中最后一份文档的表达式结果。 5.0 版中的更改：可在 `$setWindowFields` 阶段使用。
`$lastN`	返回群组内后 `n` 个元素的聚合。仅当文档按定义的顺序排列时才有意义。与 `$lastN` 数组操作符不同。 5.2 版新增功能：可在 `$group`、表达式和 `$setWindowFields` 阶段使用。
`$max`	返回每个群组的最大表达式值。 5.0 版中的更改：可在 `$setWindowFields` 阶段使用。
`$maxN`	返回群组中 `n` 个最大值元素的聚合。与 `$maxN` 数组操作符不同。 5.2 版本中的新增功能。在`$group` 、 `$setWindowFields`中可用，也可作为表达式使用。
`$median`	返回中位数（第 50 百分位数）的近似标量值。 7.0 版本中的新增功能。此操作符可在以下阶段用作累加器： `$group` `$setWindowFields` 它也可用作聚合表达式。
`$mergeObjects`	返回通过组合每个组的输入文档创建的文档。
`$min`	返回每个群组的最小表达式值。 5.0 版中的更改：可在 `$setWindowFields` 阶段使用。
`$minN`	返回组中 `n` 个最小值元素的聚合。与 `$minN` 数组操作符不同。 5.2 版本中的新增功能。在`$group` 、 `$setWindowFields`中可用，也可作为表达式使用。
`$percentile`	返回与指定的各百分位数一一对应的标量值数组。 7.0 版本中的新增功能。此操作符可在以下阶段用作累加器： `$group` `$setWindowFields` 它也可用作聚合表达式。
`$push`	返回每组中文档的大量表达式值。 5.0 版中的更改：可在 `$setWindowFields` 阶段使用。
`$stdDevPop`	返回输入值的总体标准偏差。 5.0 版中的更改：可在 `$setWindowFields` 阶段使用。
`$stdDevSamp`	返回输入值的样本标准偏差。 5.0 版中的更改：可在 `$setWindowFields` 阶段使用。
`$sum`	返回数值的总和。忽略非数字值。 5.0 版中的更改：可在 `$setWindowFields` 阶段使用。
`$top`	根据指定的排序顺序返回群组内第一个元素。 5.2 版本中的新增功能。可在`$group`和`$setWindowFields`阶段使用。
`$topN`	根据指定的排序顺序，返回群组内前 `n` 个字段的聚合。 5.2 版本中的新增功能。可在`$group`和`$setWindowFields`阶段使用。

`$group` 和内存限制

如果$group阶段超过100 MB RAM，MongoDB 会将数据写入临时文件。但是，如果将allowDiskUse选项设置为false ，则$group会返回错误。有关更多信息，请参阅聚合管道限制。

`$group` 性能优化

本节介绍为提高$group性能而进行的优化。您可以手动进行优化，MongoDB 内部也会进行优化。

优化以返回每个群组的第一份或最后一份文档

如果管道sorts和groups使用同一字段，并且$group阶段仅使用$first或$last累加器操作符，请考虑在与排序顺序匹配的分组字段上添加索引。在某些情况下， $group阶段可以使用索引来快速找到每组的第一个文档。

例子

如果名为 foo 的集合包含索引 { x: 1, y: 1 }，则以下管道可以使用该索引来查找每个组的第一个文档：

db.foo.aggregate([
  {
    $sort:{ x : 1, y : 1 }
  },
  {
    $group: {
      _id: { x : "$x" },
      y: { $first : "$y" }
    }
  }
])

请参阅：基于插槽的查询执行引擎

从版本5开始。 2 ，如果满足以下任一条件，MongoDB 会使用基于插槽的执行查询引擎来执行$group阶段：

$group 是管道中的第一个阶段。
管道中的所有先前阶段也可以由基于槽位的执行引擎执行。

有关更多信息，请参阅 $group 优化。

举例

计算集合中的文档数量

在mongosh中，使用以下文档创建名为sales的示例集合：

db.sales.insertMany([
  { "_id" : 1, "item" : "abc", "price" : Decimal128("10"), "quantity" : Int32("2"), "date" : ISODate("2014-03-01T08:00:00Z") },
  { "_id" : 2, "item" : "jkl", "price" : Decimal128("20"), "quantity" : Int32("1"), "date" : ISODate("2014-03-01T09:00:00Z") },
  { "_id" : 3, "item" : "xyz", "price" : Decimal128("5"), "quantity" : Int32( "10"), "date" : ISODate("2014-03-15T09:00:00Z") },
  { "_id" : 4, "item" : "xyz", "price" : Decimal128("5"), "quantity" :  Int32("20") , "date" : ISODate("2014-04-04T11:21:39.736Z") },
  { "_id" : 5, "item" : "abc", "price" : Decimal128("10"), "quantity" : Int32("10") , "date" : ISODate("2014-04-04T21:23:13.331Z") },
  { "_id" : 6, "item" : "def", "price" : Decimal128("7.5"), "quantity": Int32("5" ) , "date" : ISODate("2015-06-04T05:08:13Z") },
  { "_id" : 7, "item" : "def", "price" : Decimal128("7.5"), "quantity": Int32("10") , "date" : ISODate("2015-09-10T08:43:00Z") },
  { "_id" : 8, "item" : "abc", "price" : Decimal128("10"), "quantity" : Int32("5" ) , "date" : ISODate("2016-02-06T20:20:13Z") },
])

以下聚合操作使用$group阶段来计算sales集合中的文档数量：

db.sales.aggregate( [
  {
    $group: {
       _id: null,
       count: { $count: { } }
    }
  }
] )

操作返回以下结果：

{ "_id" : null, "count" : 8 }

这个聚合操作相当于以下 SQL 语句：

SELECT COUNT(*) AS count FROM sales

提示

另请参阅：

检索非重复值

以下聚合操作使用$group阶段从sales集合中检索不同项目值：

db.sales.aggregate( [ { $group : { _id : "$item" } } ] )

操作返回以下结果：

{ "_id" : "abc" }
{ "_id" : "jkl" }
{ "_id" : "def" }
{ "_id" : "xyz" }

按列项分组有

下面的聚合操作按 item 字段对文档进行分组，计算每个列项的总销售额，然后只返回总销售额大于或等于 100 的项目：

db.sales.aggregate(
  [
    // First Stage
    {
      $group :
        {
          _id : "$item",
          totalSaleAmount: { $sum: { $multiply: [ "$price", "$quantity" ] } }
        }
     },
     // Second Stage
     {
       $match: { "totalSaleAmount": { $gte: 100 } }
     }
   ]
 )

第一个阶段：: $group阶段按item对文档进行分组，以检索不同的项目值。此阶段返回每一项的totalSaleAmount 。
第二个阶段：: $match 阶段会对生成的文档进行筛选，从而只返回 totalSaleAmount 大于或等于 100 的项目。

操作返回以下结果：

{ "_id" : "abc", "totalSaleAmount" : Decimal128("170") }
{ "_id" : "xyz", "totalSaleAmount" : Decimal128("150") }
{ "_id" : "def", "totalSaleAmount" : Decimal128("112.5") }

这个聚合操作相当于以下 SQL 语句：

SELECT item,
   Sum(( price * quantity )) AS totalSaleAmount
FROM   sales
GROUP  BY item
HAVING totalSaleAmount >= 100

提示

另请参阅：

$match

计算数量、总和和平均值

在mongosh中，使用以下文档创建名为sales的示例集合：

db.sales.insertMany([
  { "_id" : 1, "item" : "abc", "price" : Decimal128("10"), "quantity" : Int32("2"), "date" : ISODate("2014-03-01T08:00:00Z") },
  { "_id" : 2, "item" : "jkl", "price" : Decimal128("20"), "quantity" : Int32("1"), "date" : ISODate("2014-03-01T09:00:00Z") },
  { "_id" : 3, "item" : "xyz", "price" : Decimal128("5"), "quantity" : Int32( "10"), "date" : ISODate("2014-03-15T09:00:00Z") },
  { "_id" : 4, "item" : "xyz", "price" : Decimal128("5"), "quantity" :  Int32("20") , "date" : ISODate("2014-04-04T11:21:39.736Z") },
  { "_id" : 5, "item" : "abc", "price" : Decimal128("10"), "quantity" : Int32("10") , "date" : ISODate("2014-04-04T21:23:13.331Z") },
  { "_id" : 6, "item" : "def", "price" : Decimal128("7.5"), "quantity": Int32("5" ) , "date" : ISODate("2015-06-04T05:08:13Z") },
  { "_id" : 7, "item" : "def", "price" : Decimal128("7.5"), "quantity": Int32("10") , "date" : ISODate("2015-09-10T08:43:00Z") },
  { "_id" : 8, "item" : "abc", "price" : Decimal128("10"), "quantity" : Int32("5" ) , "date" : ISODate("2016-02-06T20:20:13Z") },
])

按当年天数分组

以下管道计算 2014 年每一天的总销售额、平均销售数量和销售数量：

db.sales.aggregate([
  // First Stage
  {
    $match : { "date": { $gte: new ISODate("2014-01-01"), $lt: new ISODate("2015-01-01") } }
  },
  // Second Stage
  {
    $group : {
       _id : { $dateToString: { format: "%Y-%m-%d", date: "$date" } },
       totalSaleAmount: { $sum: { $multiply: [ "$price", "$quantity" ] } },
       averageQuantity: { $avg: "$quantity" },
       count: { $sum: 1 }
    }
  },
  // Third Stage
  {
    $sort : { totalSaleAmount: -1 }
  }
 ])

第一个阶段：: $match 阶段会对这些文档进行筛选，已仅将从 2014 年开始的文档传递到下一阶段。
第二个阶段：: $group阶段按日期对文档进行分组，并计算每组中文档的总销售额、平均数量和总数。
第三个阶段：: $sort 阶段按每个组的总销售金额对结果进行降序排序。

操作返回以下结果：

{
   "_id" : "2014-04-04",
   "totalSaleAmount" : Decimal128("200"),
   "averageQuantity" : 15, "count" : 2
}
{
   "_id" : "2014-03-15",
   "totalSaleAmount" : Decimal128("50"),
   "averageQuantity" : 10, "count" : 1
}
{
   "_id" : "2014-03-01",
   "totalSaleAmount" : Decimal128("40"),
   "averageQuantity" : 1.5, "count" : 2
}

这个聚合操作相当于以下 SQL 语句：

SELECT date,
       Sum(( price * quantity )) AS totalSaleAmount,
       Avg(quantity)             AS averageQuantity,
       Count(*)                  AS Count
FROM   sales
WHERE  date >= '01/01/2014' AND date < '01/01/2015'
GROUP  BY date
ORDER  BY totalSaleAmount DESC

提示

另请参阅：

$match
$sort
db.collection.countDocuments()，它使用表达式包装$group $sum聚合阶段。

分组方式： `null`

下面的聚合操作指定了 null 的 _id 组，计算集合中所有文档的总销售额、平均数量和计数。

db.sales.aggregate([
  {
    $group : {
       _id : null,
       totalSaleAmount: { $sum: { $multiply: [ "$price", "$quantity" ] } },
       averageQuantity: { $avg: "$quantity" },
       count: { $sum: 1 }
    }
  }
 ])

操作返回以下结果：

{
  "_id" : null,
  "totalSaleAmount" : Decimal128("452.5"),
  "averageQuantity" : 7.875,
  "count" : 8
}

这个聚合操作相当于以下 SQL 语句：

SELECT Sum(price * quantity) AS totalSaleAmount,
       Avg(quantity)         AS averageQuantity,
       Count(*)              AS Count
FROM   sales

提示

另请参阅：

$count
db.collection.countDocuments()，它使用表达式包装$group $sum聚合阶段。

数据透视

在mongosh中，使用以下文档创建名为books的示例集合：

db.books.insertMany([
  { "_id" : 8751, "title" : "The Banquet", "author" : "Dante", "copies" : 2 },
  { "_id" : 8752, "title" : "Divine Comedy", "author" : "Dante", "copies" : 1 },
  { "_id" : 8645, "title" : "Eclogues", "author" : "Dante", "copies" : 2 },
  { "_id" : 7000, "title" : "The Odyssey", "author" : "Homer", "copies" : 10 },
  { "_id" : 7020, "title" : "Iliad", "author" : "Homer", "copies" : 10 }
])

按 `author` 对 `title` 进行分组

以下聚合操作将books集合中的数据转换为按作者分组的标题。

db.books.aggregate([
   { $group : { _id : "$author", books: { $push: "$title" } } }
 ])

该操作将返回以下文档：

{ "_id" : "Homer", "books" : [ "The Odyssey", "Iliad" ] }
{ "_id" : "Dante", "books" : [ "The Banquet", "Divine Comedy", "Eclogues" ] }

文档分组依据 `author`

以下聚合操作按 author 对文档进行分组：

db.books.aggregate([
   // First Stage
   {
     $group : { _id : "$author", books: { $push: "$$ROOT" } }
   },
   // Second Stage
   {
     $addFields:
       {
         totalCopies : { $sum: "$books.copies" }
       }
   }
 ])

第一个阶段：

$group使用$$ROOT系统变量按作者对整个文档进行分组。此阶段将以下文档传递给下一阶段：

{ "_id" : "Homer",
  "books" :
    [
       { "_id" : 7000, "title" : "The Odyssey", "author" : "Homer", "copies" : 10 },
       { "_id" : 7020, "title" : "Iliad", "author" : "Homer", "copies" : 10 }
    ]
 },
 { "_id" : "Dante",
   "books" :
     [
       { "_id" : 8751, "title" : "The Banquet", "author" : "Dante", "copies" : 2 },
       { "_id" : 8752, "title" : "Divine Comedy", "author" : "Dante", "copies" : 1 },
       { "_id" : 8645, "title" : "Eclogues", "author" : "Dante", "copies" : 2 }
     ]
 }

第二个阶段：

$addFields 向输出添加一个字段，其中包含每位作者的图书总份数。

注意

生成的文档不得超过 16 MB 的 BSON 文档大小限制。

该操作将返回以下文档：

{
  "_id" : "Homer",
  "books" :
     [
       { "_id" : 7000, "title" : "The Odyssey", "author" : "Homer", "copies" : 10 },
       { "_id" : 7020, "title" : "Iliad", "author" : "Homer", "copies" : 10 }
     ],
   "totalCopies" : 20
}
{
  "_id" : "Dante",
  "books" :
     [
       { "_id" : 8751, "title" : "The Banquet", "author" : "Dante", "copies" : 2 },
       { "_id" : 8752, "title" : "Divine Comedy", "author" : "Dante", "copies" : 1 },
       { "_id" : 8645, "title" : "Eclogues", "author" : "Dante", "copies" : 2 }
     ],
   "totalCopies" : 5
}

提示

另请参阅：

$addFields

其他资源

邮政编码数据集的聚合教程提供了常见用例中$group操作符的广泛示例。

← $graphLookup（聚合）

$indexStats（聚合） →

$group（聚合）.css-134mg1q{-webkit-align-self:center;-ms-flex-item-align:center;align-self:center;padding:0 10px;visibility:hidden;}.css-6vrlzm{border-radius:0!important;display:initial!important;margin:initial!important;}.css-1l4s55v{margin-top:-175px;position:absolute;padding-bottom:2px;}

定义

注意

兼容性

语法

考虑因素

累加器操作符

$group 和内存限制

$group 性能优化

优化以返回每个群组的第一份或最后一份文档

例子

请参阅：基于插槽的查询执行引擎

举例

计算集合中的文档数量

提示

另请参阅：

检索非重复值

按列项分组有

提示

另请参阅：

计算数量、总和和平均值

按当年天数分组

提示

另请参阅：

分组方式： null

提示

另请参阅：

数据透视

按 author 对 title 进行分组

文档分组依据 author

注意

提示

另请参阅：

其他资源

$group（聚合）

`$group` 和内存限制

`$group` 性能优化

分组方式： `null`

按 `author` 对 `title` 进行分组

文档分组依据 `author`