[杂七杂八] mongodb中的聚合

mongodb提供三种方式来实现聚合：聚合管道，map-reduce,及单一目的的聚合方法。
管道操作可以在分片的集合上运算，可以使用索引来提高效率，管道使用了mongodb内部的操作来进行高效数据聚合，是聚合操作的首选。

$match$sort操作出现在管道的开始位置时候可以使用索引。在3.2开始索引可以覆盖聚合管道。
如果你的聚合操作只需要部分数据，使用$match$limit$skip来限制文档数量。尽可能将$match放到管道头部。管道在执行的时候，有个内部的优化，重新组织管道来提高性能。要查看是怎么转换的，需要在db.collection.aggregate()方法添加explain选项。聚合管道会判断是否能通过部分字段就能获取到结果，如果能，管道就会只使用这些字段，降低数据的处理数量。
组合的优化，$sort+$match这种方式，mongodb会将$match前置，降低排序的数量。还有很多优化顺序的情况，参考：

https://docs.mongodb.com/manual/core/aggregation-pipeline-optimization/
一些限制：管道的stage使用100mb的内存，如果超过这个限制，那mongodb会抛出一个错误，为了允许超过这个限制，需要使用allowDiskUse选项，来将超出限制的数据放置到临时文件上。
结果集的大小：返回结果集的大小如果超过了BSON Document Size的话会报错。

map-reduce使用定制的js函数来进行map和reduce操作，方式相比较管道来说，相对效率不高但是更复杂。

单一目的的聚合方法：这种方式是操作在单个的集合上，相比较前2个方法来说，他们缺乏灵活性，大数据量时候也不如前2中方式。