MongoDB是一种非关系型数据库，它提供了强大的聚合查询功能，可以对数据进行分组、过滤、排序、计算等操作，从而实现复杂的数据分析。在Java开发中，我们可以使用MongoDB的Java驱动程序来操作数据库，其中一个重要的类就是Aggregation类，它封装了聚合查询的各种操作符和参数，让我们可以方便地构建和执行聚合查询。
在本文中，我们将介绍Aggregation类的基本用法，以及如何使用它进行一些常见的聚合查询，例如求平均值、分组统计、分页排序等。我们假设你已经安装了MongoDB数据库和Java驱动程序，并且有一些基本的Java编程知识。
首先，我们需要创建一个MongoClient对象，用来连接数据库。然后，我们需要获取一个MongoDatabase对象，用来指定要操作的数据库。最后，我们需要获取一个MongoCollection对象，用来指定要操作的集合（相当于关系型数据库中的表）。以下是一个简单的示例代码：
// 创建MongoClient对象，连接本地数据库
// 获取MongoDatabase对象，指定要操作的数据库
// 获取MongoCollection对象，指定要操作的集合
// 接下来就可以使用Aggregation类进行聚合查询了
假设我们要操作的集合students中有以下几条文档（相当于关系型数据库中的记录）：
接下来，我们将展示如何使用Aggregation类进行一些常见的聚合查询。
求平均值
假设我们要求所有学生的平均年龄和平均成绩，我们可以使用Aggregation类的静态方法match、group和avg来构建一个聚合查询。match方法用来指定筛选条件，group方法用来指定分组字段和累计函数，avg方法用来指定求平均值的字段。以下是示例代码：
// 省略前面创建MongoClient、MongoDatabase和MongoCollection对象的代码
// 使用Aggregation类构建一个聚合查询
// 使用match方法指定筛选条件，这里没有条件，所以筛选所有文档
// 使用group方法指定分组字段和累计函数，这里没有分组字段，所以分为一组
// 使用avg方法指定求平均值的字段，这里分别求age和score的平均值
// 遍历结果集，打印输出
输出结果如下：
分组统计
假设我们要按性别分组，统计每组的人数、平均年龄和平均成绩，我们可以使用Aggregation类的静态方法match、group和avg来构建一个聚合查询。match方法用来指定筛选条件，group方法用来指定分组字段和累计函数，avg方法用来指定求平均值的字段。