$avg（聚合）
定义
5.0 版本中的更改。
返回数值的平均值。$avg 忽略非数值。
$avg 可在以下阶段使用：
$setWindowFields（从 MongoDB 5.0 开始提供）
语法
当在 $bucket、$bucketAuto、$group 和 $setWindowFields 阶段使用时，$avg 具有以下语法：
{ $avg: <expression> }
在其他受支持的阶段中使用时，$avg 具有两种语法之一：
$avg有一个指定的表达式作为其操作数：{ $avg: <expression> } $avg有一个指定表达式组成的列表作为其操作数：{ $avg: [ <expression1>, <expression2> ... ] }
有关表达式的更多信息，请参阅表达式。
行为
非数值或缺失值
$avg 忽略非数字值，包括缺失值。如果平均值的所有操作数都是非数字值，$avg将返回 null，因为零值的平均值未定义。
数组操作数
在 $group 阶段，如果表达式解析为数组，则 $avg 将操作数视为非数值。
在其他支持的阶段：
举例
在$group 阶段使用
请考虑包含以下文档的 sales 集合：
{ "_id" : 1, "item" : "abc", "price" : 10, "quantity" : 2, "date" : ISODate("2014-01-01T08:00:00Z") } { "_id" : 2, "item" : "jkl", "price" : 20, "quantity" : 1, "date" : ISODate("2014-02-03T09:00:00Z") } { "_id" : 3, "item" : "xyz", "price" : 5, "quantity" : 5, "date" : ISODate("2014-02-03T09:05:00Z") } { "_id" : 4, "item" : "abc", "price" : 10, "quantity" : 10, "date" : ISODate("2014-02-15T08:00:00Z") } { "_id" : 5, "item" : "xyz", "price" : 5, "quantity" : 10, "date" : ISODate("2014-02-15T09:12:00Z") }
按照 item 字段对文档进行分组，以下操作使用 $avg 累加器来计算每组的平均金额和平均数量。
db.sales.aggregate( [ { $group: { _id: "$item", avgAmount: { $avg: { $multiply: [ "$price", "$quantity" ] } }, avgQuantity: { $avg: "$quantity" } } } ] )
操作返回以下结果：
{ "_id" : "xyz", "avgAmount" : 37.5, "avgQuantity" : 7.5 } { "_id" : "jkl", "avgAmount" : 20, "avgQuantity" : 1 } { "_id" : "abc", "avgAmount" : 60, "avgQuantity" : 6 }
在$project 阶段使用
集合 students 包含以下文档：
{ "_id": 1, "quizzes": [ 10, 6, 7 ], "labs": [ 5, 8 ], "final": 80, "midterm": 75 } { "_id": 2, "quizzes": [ 9, 10 ], "labs": [ 8, 8 ], "final": 95, "midterm": 80 } { "_id": 3, "quizzes": [ 4, 5, 5 ], "labs": [ 6, 5 ], "final": 78, "midterm": 70 }
以下示例使用 $project 阶段的 $avg 来计算平均测验分数、平均实验室分数以及期末和期中考试的平均分数：
db.students.aggregate([ { $project: { quizAvg: { $avg: "$quizzes"}, labAvg: { $avg: "$labs" }, examAvg: { $avg: [ "$final", "$midterm" ] } } } ])
该操作生成以下文档：
{ "_id" : 1, "quizAvg" : 7.666666666666667, "labAvg" : 6.5, "examAvg" : 77.5 } { "_id" : 2, "quizAvg" : 9.5, "labAvg" : 8, "examAvg" : 87.5 } { "_id" : 3, "quizAvg" : 4.666666666666667, "labAvg" : 5.5, "examAvg" : 74 }
在$setWindowFields 阶段使用
版本 5.0 中的新增功能。
创建cakeSales集合，其中包含加利福尼亚州 ( CA ) 和华盛顿州 ( WA ) 的蛋糕销售情况：
db.cakeSales.insertMany( [ { _id: 0, type: "chocolate", orderDate: new Date("2020-05-18T14:10:30Z"), state: "CA", price: 13, quantity: 120 }, { _id: 1, type: "chocolate", orderDate: new Date("2021-03-20T11:30:05Z"), state: "WA", price: 14, quantity: 140 }, { _id: 2, type: "vanilla", orderDate: new Date("2021-01-11T06:31:15Z"), state: "CA", price: 12, quantity: 145 }, { _id: 3, type: "vanilla", orderDate: new Date("2020-02-08T13:13:23Z"), state: "WA", price: 13, quantity: 104 }, { _id: 4, type: "strawberry", orderDate: new Date("2019-05-18T16:09:01Z"), state: "CA", price: 41, quantity: 162 }, { _id: 5, type: "strawberry", orderDate: new Date("2019-01-08T06:12:03Z"), state: "WA", price: 43, quantity: 134 } ] )
此示例在 $setWindowFields 阶段使用 $avg，针对每个 state 输出蛋糕销售 quantity 的移动平均值：
db.cakeSales.aggregate( [ { $setWindowFields: { partitionBy: "$state", sortBy: { orderDate: 1 }, output: { averageQuantityForState: { $avg: "$quantity", window: { documents: [ "unbounded", "current" ] } } } } } ] )
在示例中：
partitionBy: "$state"按state对集合中的文档分区。CA和WA都有分区。sortBy: { orderDate: 1 }按orderDate以升序 (1) 对每个分区中的文档进行排序，因此最早的orderDate位于最前面。
output使用$avg将文档窗口中文档的averageQuantityForState字段设置为移动平均值quantity。该窗口包含介于
unbounded下限与输出中current文档之间的文档。这意味着$avg会返回分区开始和当前文档之间文档的移动平均值quantity。
在此输出中，CA 和 WA 的移动平均值 quantity 显示在 averageQuantityForState 字段：
{ "_id" : 4, "type" : "strawberry", "orderDate" : ISODate("2019-05-18T16:09:01Z"), "state" : "CA", "price" : 41, "quantity" : 162, "averageQuantityForState" : 162 } { "_id" : 0, "type" : "chocolate", "orderDate" : ISODate("2020-05-18T14:10:30Z"), "state" : "CA", "price" : 13, "quantity" : 120, "averageQuantityForState" : 141 } { "_id" : 2, "type" : "vanilla", "orderDate" : ISODate("2021-01-11T06:31:15Z"), "state" : "CA", "price" : 12, "quantity" : 145, "averageQuantityForState" : 142.33333333333334 } { "_id" : 5, "type" : "strawberry", "orderDate" : ISODate("2019-01-08T06:12:03Z"), "state" : "WA", "price" : 43, "quantity" : 134, "averageQuantityForState" : 134 } { "_id" : 3, "type" : "vanilla", "orderDate" : ISODate("2020-02-08T13:13:23Z"), "state" : "WA", "price" : 13, "quantity" : 104, "averageQuantityForState" : 119 } { "_id" : 1, "type" : "chocolate", "orderDate" : ISODate("2021-03-20T11:30:05Z"), "state" : "WA", "price" : 14, "quantity" : 140, "averageQuantityForState" : 126 }