MongoDB是一种非关系型数据库，它提供了强大的聚合操作功能，可以对数据进行复杂的分析和处理。聚合操作是一种将多个文档转换为一个或多个文档的过程，它可以使用管道（pipeline）来定义不同的阶段（stage），每个阶段对输入文档进行一定的变换或过滤，最终输出结果文档。
聚合操作中的一个常用阶段是分组（group），它可以根据指定的键（key）或表达式（expression）将文档分成不同的组，然后对每个组进行一些计算或统计，例如求和（sum）、平均（avg）、计数（count）等。分组阶段可以帮助我们对数据进行分类汇总，得到有价值的信息。
然而，分组阶段也可能是聚合操作中最耗时和最占用内存的阶段，因为它需要将所有输入文档加载到内存中，并进行排序和分配。如果输入文档数量很大，或者分组键很复杂，那么分组阶段可能会导致性能下降甚至内存溢出。因此，我们需要考虑如何优化分组阶段的执行效率和资源消耗。
一个有效的优化方法是利用索引（index）。索引是一种数据结构，它可以帮助数据库快速地定位和访问文档。如果我们在分组键上建立了合适的索引，那么数据库就可以使用索引来执行分组阶段，而不需要扫描整个集合（collection）。这样可以大大减少磁盘I/O和内存占用，提高查询速度。
但是，并不是所有的分组阶段都可以使用索引。要想让分组阶段走索引，我们需要满足以下几个条件：
1.分组键必须是单字段键，不能是复合键或表达式。
2.分组键必须是第一个阶段或者紧跟在$match阶段之后。
3.分组键必须与索引键完全匹配，不能有多余或缺少的字段。
4.索引必须是单字段索引或者复合索引的第一个字段。
5.索引不能是稀疏索引（sparse index）或者部分索引（partial index）。
如果以上条件都满足了，那么数据库就会尝试使用索引来执行分组阶段。我们可以通过explain()方法来查看聚合操作的执行计划，看看是否有使用索引。如果有使用索引，那么我们会看到以下几个特征：
1.输入文档数量（nReturned）等于输出文档数量（nOut）。
2.扫描类型（stage）为IXSCAN，表示使用了索引扫描。
3.扫描方向（direction）为forward或backward，表示使用了正向或反向扫描。
4.扫描键模式（keyPattern）与索引键模式相同。
5.扫描过滤器（filter）为空，表示没有额外的过滤条件。