MongoDB聚合管道：初學者也能看懂的數據分析方法

一、什麼是MongoDB聚合管道？¶

想象你有一堆散落的數據，比如學生的考試成績、購物訂單信息，現在要分析這些數據：比如統計各科平均分、找出最高分學生、按類別分組統計等。MongoDB的聚合管道就像一條“數據流水線”，你可以把數據依次經過多個“加工站”（稱爲“階段”），每個加工站對數據做不同處理，最後得到你想要的分析結果。

舉個例子：
你有一個“學生成績表”集合（類似Excel表格），裏面記錄了每個學生的姓名、科目、分數。要分析“數學平均分”，你不需要先把所有數據導出到Excel，再手動計算，而是用聚合管道“一步到位”：先篩選出“科目=數學”的學生（篩選階段），再計算這些學生的平均分（分組統計階段）。

二、聚合管道的核心概念¶

聚合管道由多個“階段” 組成，每個階段是一個“加工站”，數據從第一個階段流到下一個，最終輸出結果。階段的順序很重要，因爲每個階段處理前一個階段的輸出。

核心階段和操作符¶

三、實戰案例：從簡單到複雜¶

假設我們有一個名爲 students 的集合，數據結構如下（簡化版）：

{
  "_id": 1,
  "name": "張三",
  "class": 1,
  "subject": "數學",
  "score": 85
},
{
  "_id": 2,
  "name": "李四",
  "class": 1,
  "subject": "數學",
  "score": 92
},
{
  "_id": 3,
  "name": "王五",
  "class": 2,
  "subject": "數學",
  "score": 78
}

案例1：篩選+投影（只看數學成績）¶

需求：找出1班學生的數學成績，只顯示姓名和分數。
代碼實現：

db.students.aggregate([
  // 階段1：篩選班級=1且科目=數學的學生
  { $match: { class: 1, subject: "數學" } },
  // 階段2：只保留姓名和分數字段
  { $project: { _id: 0, name: 1, score: 1 } }
])

輸出結果：

{ "name": "張三", "score": 85 },
{ "name": "李四", "score": 92 }

解釋：
- $match 相當於 SQL 的 WHERE class=1 AND subject="數學"，只保留符合條件的文檔。
- $project 中的 _id: 0 表示不顯示默認的 _id 字段，name: 1 和 score: 1 表示顯示這兩個字段。

案例2：分組統計（按科目計算平均分）¶

需求：按“科目”分組，計算每個科目的平均分數。
代碼實現：

db.students.aggregate([
  // 階段1：按科目分組，計算平均分
  { $group: {
      _id: "$subject",       // 分組依據：科目字段
      avgScore: { $avg: "$score" }  // 計算平均分，$avg 是累加器操作符
    }
  },
  // 階段2：按平均分降序排序
  { $sort: { avgScore: -1 } }
])

輸出結果：

{ "_id": "數學", "avgScore": 85.0 },
{ "_id": "語文", "avgScore": 76.5 }  // 假設還有語文數據

解釋：
- $group 的 _id: "$subject" 表示按“科目”字段分組。
- avgScore 是自定義的統計結果名，$avg: "$score" 表示對每個分組的 score 字段求平均值。
- $sort 按 avgScore 降序排列（-1 表示降序，1 表示升序）。

案例3：多階段組合（統計班級平均分+總人數）¶

需求：統計每個班級每個科目的平均分和總人數。
代碼實現：

db.students.aggregate([
  // 階段1：按班級+科目分組
  { $group: {
      _id: { class: "$class", subject: "$subject" },  // 複合分組：班級+科目
      totalStudents: { $sum: 1 },       // 總人數：每個文檔+1
      avgScore: { $avg: "$score" }       // 平均分
    }
  },
  // 階段2：按班級排序
  { $sort: { "_id.class": 1, "_id.subject": 1 } }
])

輸出結果：

{ "_id": { "class": 1, "subject": "數學" }, "totalStudents": 2, "avgScore": 88.5 },
{ "_id": { "class": 2, "subject": "數學" }, "totalStudents": 1, "avgScore": 78.0 }

解釋：
- $group 的 _id 可以是一個對象，包含多個字段（班級+科目），實現複合分組。
- $sum: 1 是統計總人數的常用寫法（每個文檔貢獻1個計數）。

四、常用操作符速查表¶

五、總結¶

MongoDB聚合管道就像“數據加工廠”，通過多個階段的組合，你可以輕鬆完成複雜的數據分析：
1. 篩選：用 $match 過濾不需要的數據；
2. 投影：用 $project 只保留關鍵信息；
3. 分組：用 $group 按條件統計（平均分、總數等）；
4. 排序/限制：用 $sort 和 $limit 優化結果。

從簡單例子開始，逐步嘗試多階段組合，你會發現聚合管道比手動在代碼中處理數據更高效、更靈活！

小建議：多練習不同場景的組合（比如“先篩選再分組”“先排序再限制”），熟悉每個階段的作用，很快就能掌握~