MongoDB聚合框架：如何使用聚合函数进行高效的数据分析
MongoDB是一种非关系型数据库，它以文档的形式存储数据，提供了灵活和强大的查询能力。MongoDB的聚合框架是一种用于对数据进行分组、过滤、转换和计算的工具，它可以帮助我们进行高效的数据分析。
聚合框架的核心是聚合管道，它是由一系列的阶段组成的，每个阶段都可以对输入的文档进行某种操作，并将输出传递给下一个阶段。我们可以使用不同的阶段来实现各种功能，例如：
1.$match：用于过滤文档，只保留符合条件的文档
2.$group：用于根据某个或多个字段对文档进行分组，并对每个分组进行计算
3.$project：用于修改文档的结构，可以增加、删除或重命名字段，也可以创建新的计算字段
4.$sort：用于对文档进行排序
5.$limit：用于限制输出文档的数量
6.$skip：用于跳过指定数量的文档
7.$unwind：用于将数组字段拆分为多个文档，每个文档包含数组中的一个元素
8.$lookup：用于在不同集合之间进行连接查询，可以将另一个集合中的文档嵌入到当前文档中
9.$out：用于将聚合结果输出到一个新的集合中
除了这些常用的阶段外，还有一些其他的阶段，例如$bucket、$facet、$geoNear等，可以实现更多的功能。
在聚合管道中，我们还可以使用一些内置的聚合函数来对数据进行计算，例如：
1.$sum：用于求和
2.$avg：用于求平均值
3.$min：用于求最小值
4.$max：用于求最大值
5.$count：用于计数
6.$first：用于取第一个值
7.$last：用于取最后一个值
8.$push：用于将值添加到数组中
9.$addToSet：用于将值添加到集合中，去重
10.$stdDevPop：用于求总体标准差
11.$stdDevSamp：用于求样本标准差
除了这些常用的聚合函数外，还有一些其他的聚合函数，例如$abs、$ceil、$floor、$round、$sqrt等，可以实现更多的数学运算。
为了更好地理解聚合框架的使用方法，我们来看一个简单的例子。