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MongoDB 的聚合框架是一个非常实用的工具，可以作用在一个或多个集合上，对集合中的数据进行一系列运算，类似于 SQL 的 where、join、group by、limit 等操作，或者 Java 中的 Lambda 操作。
整个剧和运算的过程，可以包含单个操作步骤，也可以包含多个。这一个或多个步骤，组成一个管道，对数据集合进行操作，如下：
pipeline = [$stage1, $stage2, ...$stageN];
db.<COLLECTION>.aggregate( pipeline, { options } );
MongoDB 中常见的聚合操作包括：
$match，过滤，类似 WHERE$project，投影，类似 AS$sort，排序，类似 ORDER BY$group，分组，类似 GROUP BY$skip/$limit，结果限制，类似 SKIP/LIMIT$lookup，左外连接，类似 LEFT OUTER JOIN
以上这些步骤中，以 $match 为例，可以理解为匹配，类似 SQL 中的 where 操作，它在 MongoDB 中支持这种个样的运算符，比如：$eq、$gt、$gte、$lt、$lte、$and、$or、$not、$in、$geoWithin 等。
除了这些常见的步骤，还有几个实用的，比如：
- $unwind，展开数组
- $graphLookup，图搜索
- bucket，分面搜索
我们看一个例子：
db.scores.findOne()
{ name:'小明', score:[
{subject:'语文',score:84},
{subject:'数学',score:90},
{subject:'外语',score:69}
]}
以上是一个学生考试成绩的集合当中的一条数据，利用 $unwind 操作，可以将结果对象中的 score 数组展开，使其变成三条数据：
db.students.aggregate([{$unwind: '$score'}])
{name: '张三', score: {subject: '语文', score: 84}}
{name: '张三', score: {subject: '数学', score: 90}}
{name: '张三', score: {subject: '外语', score: 69}}
以上代码中，的关键部分就是 .aggregate([{$unwind: '$score'}]) 操作，aggregate 函数就是用来执行聚合操作的，其中包含一个参数，是一个数组，数组中包含的是每一个操作，上面的例子中，{$unwind: '$score'} 就是剧和操作中的一个步骤，如果一个剧和操作包含多个步骤，可以将这些步骤都放到这个数组中，执行即可。
当你的聚合操作变得越来越复杂，为了方便开发者开发复杂的聚合操作的流水线管道，并进行分步骤的调试，在 MongoDB 官方提供的工具 MongoDB Compase 中，还提供了聚合操作的管道枸酱哦哦那个剧，可以可视化地进行剧和操作管道的构建，并且可以分步查看结果数据集合：
