MongoDB数据库聚合之分组统计$group的用法完整指南

作者：袖梨 2026-09-10

平时做技术实践时，很多问题不是概念不会，而是细节没串起来。拿“MongoDB数据库聚合之分组统计$group的用法”来说，它看着像小点，放到项目里常会牵出环境、配置、兼容性和维护成本。下面按实际采用顺序，把思路、关键写法和容易踩坑的地方讲清楚，便于大家直接对照操作。

前言
$group的语法
分组汇总操作符
注意
一些例子
- 统计数量
- 统计sales全部文档数量
- 检索不同的值，等价于distinct
- 按Item分组
- 计算总数、合计和平均值
- 按照日期分组
- 按控制null分组
- 数据透视
- 根据作者对标题分组
- 根据作者对文档分组
总结

前言

结合项目来看，MongoDB不像关系型数据库，普通的查询不兼容汇总，要进行复杂的分组汇总，需采用聚合管道，$group能够说是MongoDB聚合管道进行数据分析最常用的一个阶段。该阶段根据分组键值（组键）把文档分成若干组，每个唯一的键值对应一个文档。组键通常是一个或多个字段，也能够是表达式的结果。$group阶段输出的结果中，_id字段的值就是组键的值，输出文档中还能够包含汇总表达式的字段，汇总表达式的功能很丰富，下面的列表会轻松介绍，具体的采用方法能够参考详细说明。

$group的语法

{
 $group:
   {
     _id: <expression>, // 组键，就是分组的键值字段或表达式
     <field1>: { <accumulator1> : <expression1> },
     ...
   }
 }

字段说明：

字段	说明
_id	不可省略，借助`_id`表达式指定分组的依据，如果直接指定`_id`的值为`null`或常量，则把全部的输入文档汇总后得到一个文档
field	可选，汇总表达式计算的结果
_id和field能够是任何合法的表达式。

分组汇总操作符

理解这一步时，分组汇总操作符比较多，功能丰富且强大，这里简要介绍其用途，详细的用法后续再专文介绍。

操作符	用途介绍
`$accumulator`	得到累加结果
`$addToSet`	结合项目来看，把分组中不重复的表达式的值作为数组得到，注意数组的元素无序的，类似分组内的distinct
`$avg`	得到数值的平均值。非数值会被忽略
`$bottom`	按照指定的顺序得到分组中最后一个元素
`$bottomN`	落到代码里，按照指定的顺序得到分组中最后N个元素字段的集合，如果分组元素数量小于N，则得到全部
`$count`	得到分组内的元素数量
`$first`	得到分组内第一个元素表达式的结果
`$firstN`	得到分组内前n个元素的聚合。只有文档有序时才有意义
`$last`	得到分组中最后一个文档的表达式的结果
`$lastN`	得到分组内最后n个元素的聚合。只有文档有序时才有意义
`$max`	得到每个分组表达式值的最大值
`$maxN`	得到分组内最大的n个元素的集合
`$median`	得到分组中的中位数
`$mergeObjects`	得到分组合并后的文档
`$min`	得到分组内表达式的最小值
`$percentile`	得到与指定百分位数值相对应的值的数组
`$push`	得到每个分组表达式值的数组
`$stdDevPop`	得到标准差
`$stdDevSamp`	得到样本标准差
`$sum`	得到合计值，忽略空值
`$top`	根据指定的顺序得到组内最前面的元素
`$topN`	根据指定的顺序得到组内前N个元素的聚合

注意

$group采用内存不能超过100M，超过会报错。如果想要处理更多数据或者少用一些内存，可采用allowDiskUse选项把数据写入临时文件。
当采用$first、$last等操作符时，能够考虑在参与排序的分组字段上添加索引，某些情况下，这些操作能够采用索引更快定位到相应的记录。

一些例子

统计数量

新建并插入数据：

db.sales.insertMany([
  { "_id" : 1, "item" : "abc", "price" : Decimal128("10"), "quantity" : Int32("2"), "date" : ISODate("2014-03-01T08:00:00Z") },
  { "_id" : 2, "item" : "jkl", "price" : Decimal128("20"), "quantity" : Int32("1"), "date" : ISODate("2014-03-01T09:00:00Z") },
  { "_id" : 3, "item" : "xyz", "price" : Decimal128("5"), "quantity" : Int32( "10"), "date" : ISODate("2014-03-15T09:00:00Z") },
  { "_id" : 4, "item" : "xyz", "price" : Decimal128("5"), "quantity" :  Int32("20") , "date" : ISODate("2014-04-04T11:21:39.736Z") },
  { "_id" : 5, "item" : "abc", "price" : Decimal128("10"), "quantity" : Int32("10") , "date" : ISODate("2014-04-04T21:23:13.331Z") },
  { "_id" : 6, "item" : "def", "price" : Decimal128("7.5"), "quantity": Int32("5" ) , "date" : ISODate("2015-06-04T05:08:13Z") },
  { "_id" : 7, "item" : "def", "price" : Decimal128("7.5"), "quantity": Int32("10") , "date" : ISODate("2015-09-10T08:43:00Z") },
  { "_id" : 8, "item" : "abc", "price" : Decimal128("10"), "quantity" : Int32("5" ) , "date" : ISODate("2016-02-06T20:20:13Z") },
])

统计sales全部文档数量

相当于collection.find({}).count()

db.sales.aggregate( [
  {
    $group: {
       _id: null,
       count: { $count: { } }
    }
  }
] )

结果：

{ "_id" : null, "count" : 8 }

检索不同的值，等价于distinct

仍以上例的sales集合数据为例

db.sales.aggregate( [ { $group : { _id : "$item" } } ] )

结果：

{ "_id" : "abc" }
{ "_id" : "jkl" }
{ "_id" : "def" }
{ "_id" : "xyz" }

等价于：

db.sales.distinct("item")

按Item分组

实际处理时，下面的聚合先按照item进行分组，计算每个item销售总额，同时且得到大于等于100的item。

db.sales.aggregate(
  [
    //阶段1
    {
      $group :
        {
          _id : "$item",
          totalSaleAmount: { $sum: { $multiply: [ "$price", "$quantity" ] } }
        }
     },
     //阶段2
     {
       $match: { "totalSaleAmount": { $gte: 100 } }
     }
   ]
 )

阶段1：$group阶段，根据item进行分组，同时计算每个item的销售总额。

阶段2：$math阶段，过滤结果文档，只得到销售总额totalSaleAmount大于等于100的文档。

结果：

{ "_id" : "abc", "totalSaleAmount" : Decimal128("170") }
{ "_id" : "xyz", "totalSaleAmount" : Decimal128("150") }
{ "_id" : "def", "totalSaleAmount" : Decimal128("112.5") }

计算总数、合计和平均值

新建一个sales集合并插入记录：

db.sales.insertMany([
  { "_id" : 1, "item" : "abc", "price" : Decimal128("10"), "quantity" : Int32("2"), "date" : ISODate("2014-03-01T08:00:00Z") },
  { "_id" : 2, "item" : "jkl", "price" : Decimal128("20"), "quantity" : Int32("1"), "date" : ISODate("2014-03-01T09:00:00Z") },
  { "_id" : 3, "item" : "xyz", "price" : Decimal128("5"), "quantity" : Int32( "10"), "date" : ISODate("2014-03-15T09:00:00Z") },
  { "_id" : 4, "item" : "xyz", "price" : Decimal128("5"), "quantity" :  Int32("20") , "date" : ISODate("2014-04-04T11:21:39.736Z") },
  { "_id" : 5, "item" : "abc", "price" : Decimal128("10"), "quantity" : Int32("10") , "date" : ISODate("2014-04-04T21:23:13.331Z") },
  { "_id" : 6, "item" : "def", "price" : Decimal128("7.5"), "quantity": Int32("5" ) , "date" : ISODate("2015-06-04T05:08:13Z") },
  { "_id" : 7, "item" : "def", "price" : Decimal128("7.5"), "quantity": Int32("10") , "date" : ISODate("2015-09-10T08:43:00Z") },
  { "_id" : 8, "item" : "abc", "price" : Decimal128("10"), "quantity" : Int32("5" ) , "date" : ISODate("2016-02-06T20:20:13Z") },
])

按照日期分组

下面的聚合管道计算2014年的销售总额、平均销量和销售数量

db.sales.aggregate([
  //阶段1
  {
    $match : { "date": { $gte: new ISODate("2014-01-01"), $lt: new ISODate("2015-01-01") } }
  },
  //阶段2
  {
    $group : {
       _id : { $dateToString: { format: "%Y-%m-%d", date: "$date" } },
       totalSaleAmount: { $sum: { $multiply: [ "$price", "$quantity" ] } },
       averageQuantity: { $avg: "$quantity" },
       count: { $sum: 1 }
    }
  },
  //阶段3
  {
    $sort : { totalSaleAmount: -1 }
  }
 ])

阶段1采用$math只允许2014年的数据进入下一阶段.

阶段2采用$group根据日期进行分组，统计每个分组的销售总额、平均销量和销售数量。

阶段3采用$sort按照销售总额进行降序排序

结果：

{
   "_id" : "2014-04-04",
   "totalSaleAmount" : Decimal128("200"),
   "averageQuantity" : 15, "count" : 2
}
{
   "_id" : "2014-03-15",
   "totalSaleAmount" : Decimal128("50"),
   "averageQuantity" : 10, "count" : 1
}
{
   "_id" : "2014-03-01",
   "totalSaleAmount" : Decimal128("40"),
   "averageQuantity" : 1.5, "count" : 2
}

按控制null分组

落到代码里，下面的聚合操作，指定分组_id为空，计算集合中所有文档的总销售额、平均数量和计数。

db.sales.aggregate([
  {
    $group : {
       _id : null,
       totalSaleAmount: { $sum: { $multiply: [ "$price", "$quantity" ] } },
       averageQuantity: { $avg: "$quantity" },
       count: { $sum: 1 }
    }
  }
 ])

结果：

{
"_id" : null,
"totalSaleAmount" : Decimal128("452.5"),
"averageQuantity" : 7.875,
"count" : 8
}

数据透视

新建books集合并插入数据

db.books.insertMany([
  { "_id" : 8751, "title" : "The Banquet", "author" : "Dante", "copies" : 2 },
  { "_id" : 8752, "title" : "Divine Comedy", "author" : "Dante", "copies" : 1 },
  { "_id" : 8645, "title" : "Eclogues", "author" : "Dante", "copies" : 2 },
  { "_id" : 7000, "title" : "The Odyssey", "author" : "Homer", "copies" : 10 },
  { "_id" : 7020, "title" : "Iliad", "author" : "Homer", "copies" : 10 }
])

根据作者对标题分组

下面的聚合操作将books集合中的数据透视为按作者分组的标题。

db.books.aggregate([
   { $group : { _id : "$author", books: { $push: "$title" } } }
 ])

结果

{ "_id" : "Homer", "books" : [ "The Odyssey", "Iliad" ] }
{ "_id" : "Dante", "books" : [ "The Banquet", "Divine Comedy", "Eclogues" ] }

根据作者对文档分组

db.books.aggregate([
   // 阶段1
   {
     $group : { _id : "$author", books: { $push: "$$ROOT" } }
   },
   // 阶段2
   {
     $addFields:
       {
         totalCopies : { $sum: "$books.copies" }
       }
   }
 ])

阶段1：分组$group，根据作者对文档进行分组，采用$$ROOT把文档作为books的元素。

阶段2：$addFields会在输出文档中添加一个字段，即每位作者的图书总印数。

结果：

{
"_id" : "Homer",
"books" :
[
{ "_id" : 7000, "title" : "The Odyssey", "author" : "Homer", "copies" : 10 },
{ "_id" : 7020, "title" : "Iliad", "author" : "Homer", "copies" : 10 }
],
"totalCopies" : 20
}

{
"_id" : "Dante",
"books" :
[
{ "_id" : 8751, "title" : "The Banquet", "author" : "Dante", "copies" : 2 },
{ "_id" : 8752, "title" : "Divine Comedy", "author" : "Dante", "copies" : 1 },
{ "_id" : 8645, "title" : "Eclogues", "author" : "Dante", "copies" : 2 }
],
"totalCopies" : 5
}