MongoDB是一种非关系型数据库，它提供了强大的聚合查询功能，可以对数据进行复杂的分析和处理。聚合查询是指将数据按照一定的规则分组、过滤、排序、计算等操作，从而得到新的数据集的过程。MongoDB支持多种聚合查询方法，如聚合管道、MapReduce、单一目的聚合操作等。
聚合查询有很多优势，例如：
1.可以对大量数据进行快速的统计和分析，提高数据处理效率
2.可以灵活地定义聚合逻辑，满足不同的业务需求
3.可以利用索引和分片等优化技术，提高聚合性能
4.可以与其他MongoDB特性结合使用，如文档验证、变更流、事务等
但是，聚合查询也有一些局限性，例如：
1.聚合查询可能会消耗较多的内存和CPU资源，影响数据库的稳定性
2.聚合查询可能会产生较大的网络开销，影响数据库的响应速度
3.聚合查询可能会受到MongoDB版本和配置的限制，影响数据库的兼容性
4.聚合查询可能会与其他数据库操作产生冲突，影响数据库的一致性
因此，在使用MongoDB聚合查询时，需要根据实际情况进行权衡和选择。有时候，非聚合查询可能会更适合某些场景，例如：
1.当只需要简单地获取或更新某些数据时，非聚合查询可以直接使用find或update等方法，无需进行额外的处理
2.当需要对数据进行实时或频繁的变更时，非聚合查询可以避免产生过多的中间结果，减少数据冗余和不一致
3.当需要对数据进行复杂的逻辑或算法处理时，非聚合查询可以将部分计算转移到应用层或其他服务层，提高数据库的可扩展性和灵活性
MongoDB聚合查询是一种强大而灵活的数据处理方式，但也需要注意其优势和局限性。在实际应用中，应该根据不同的需求和场景，选择适当的聚合查询或非聚合查询方法，以达到最佳的效果。