现在，我们有一个集合（数据表），结构及其代码如下：

db.tb5.insert([{"name":"张三","date":"2018/6/1","score":50},{"name":"李四","date":"2018/6/1","score":57},{"name":"王五","date":"2018/6/2","score":64},{"name":"张三","date":"2018/6/3","score":78},{"name":"王五","date":"2018/6/4","score":77},{"name":"李四","date":"2018/6/8","score":82}])

结果：

我们现在使用分组操作，来进行数据去重。对name字段进行去重处理。其实，使用distinct()函数也是可以实现的，与分组操作相比不完善。
在DataGrip里面使用distinct()去重，会报如下错，具体原因可能是DataGrip连接MongoDB插件存在问题：

db.tb5.distinct("name")

在MongoDB用distinct()去重，结果如下：

使用分组操作去重，代码及其结果如下：

db.tb5.aggregate([{"$group":{"_id":"$name"}}])//"_id":"$要去重的字段"

结果：

我们可以看见，使用distinct()去重，返回结果是MongoDB的数组类型，而采用分组操作去重，返回结果是3条字符串记录。

接着，我们对数据去重并统计数据的最大值，最小值，求和，平均值。

db.tb5.aggregate([{"$group":{"_id":"$name","max_score":{"$max":"$score"},//设置最大值，从score字段中找出最大值"min_score":{"$min":"$score"},//设置最小值，从score字段中找出最小值"avg_score":{"$avg":"$score"},//设置平均值，从score字段中求出平均值"sum_score":{"$sum":"$score"}//设置求和值，从score字段中求出求和值}}])

结果：

关于"$sum"的值可使用1，用于统计分组有多少条记录。

db.tb5.aggregate([{"$group":{"_id":"$name","count":{"$sum":1},//设置分组计数，查看分组数"avg_score":{"$avg":"$score"},//设置平均值，从score中找出平均值"sum_score":{"$sum":"$score"},//设置求和值，从score中找出求和值"max_score":{"$max":"$score"},//设置最大值，从score中找出最大值"min_score":{"$min":"$score"}//设置最小值，从score中找出最小值
}}])

获取最老数据

db.tb5.aggregate([{"$group":{"_id":"$name",//对name字段去重"count":{"$sum":1},//统计分组数"datetime":{"$last":"$date"},//按照最老时间查找时间（date）字段"score":{"$last":"$score"}//按照最老时间查找分数（score）字段
}}])

获取最新数据

db.tb5.aggregate([{"$group":{"_id":"$name","count":{"$sum":1},//对分组数进行统计"time":{"$first":"$date"},//获取时间的最新数据"score":{"$first":"$score"}//获取分数的最新数据
}}])

现在，我们有一张数据表，结构如下：

聚合操作的拆分数组查询，使用$unwind关键字进行拆分。

db.tb3.aggregate([{"$unwind":"$岗位"},//将岗位数组拆分{"$unwind":"$薪资"}//将薪资数组拆分])

联集合查询（多表查询），
我们先创建集合（数据表），结构如下：

db.tb2.insert([{"id":1,"name":"小红","date":"2018/6/9","age":17,"work":"学生"},{"id":2,"name":"小明","date":"2018/6/7","age":19,"work":"学生"},{"id":3,"name":"小光","date":"2018/6/10","age":21,"work":"医生"},{"id":4,"name":"小芳","date":"2018/6/9","age":22,"work":"服务员"},{"id":5,"name":"小黑","date":"2018/6/8","age":21,"work":"厨师"},{"id":6,"name":"小绿","date":"2018/6/9","age":18,"work":"工程师"},{"id":7,"name":"小蓝","date":"2018/6/9","age":20,"work":"中介"},{"id":8,"name":"小丽","date":"2018/6/7","age":22,"work":"建筑设计师"}])

再创建集合（数据表），结构如下：

db.tb3.insert([{"user_id":1,"content":"真无聊啊，找不到事情做。","time":"2018/6/11"},{"user_id":3,"content":"这病症不好治疗啊。","time":"2018/6/12"},{"user_id":2,"content":"作业真难做啊，唉","time":"2018/6/13"},{"user_id":4,"content":"现在做什么好呢？。","time":"2018/6/11"},{"user_id":5,"content":"客人来了，又要做菜了","time":"2018/6/11"},{"user_id":7,"content":"你好，我是房产中介的小蓝","time":"2018/6/11"},{"user_id":6,"content":"这材料合格吗？","time":"2018/6/13"},{"user_id":8,"content":"照着图纸做，别偷懒就行。","time":"2018/6/12"}])

联集合查询，查询

db.tb3.aggregate([{"$lookup":{"from":"tb2","localField":"user_id",//localField是当前集合的字段"foreignField":"id",//foreignField是要查询集合的字段，这两个字段应该是类型和数据相同的。"as":"user_info"//保存查询结果的字段名。}}]
)

然后，我们再对查询结果的user_info字段做提取。抽取数组user_info里面的嵌入式文档的name字段和work字段。修改代码如下：

db.tb3.aggregate([{"$lookup":{"from":"tb2","localField":"user_id",//localField是当前集合的字段"foreignField":"id",//foreignField是要查询集合的字段，这两个字段应该是类型和数据相同的。"as":"user_info"}},//保存查询结果的字段名。{"$unwind":"$user_info"},{"$project":{"_id":0,//不显示结果"content":1,//显示结果"time":1,//显示结果"name":"$user_info.name",//从嵌入式文档抽取name字段，作为新的name字段"work":"$user_info.work"//从嵌入式文档抽取work字段，作为新的work字段}}]
)

结果：

联集合查询的其他操作基本相同，就先说到这里，大家可以自行学习。

最后，感谢大家前来观看鄙人的文章，文中或有诸多不妥之处，还望指出和海涵。