MongoDB小结28 - 聚合管道【$match】

过滤数据，过滤完的数据，接下来用作其他用。 （水龙头上的过滤器，过滤干净的水，接下来淘米，煮饭都可以，貌似扯远了。。。回！）

1.例子

db.articles.aggregate(
[
{ $match : { author : "dave" } }
]
);

过滤条件为键 author 值为 dave

结果为
{
"result" : [
{
"_id" : ObjectId("512bc95fe835e68f199c8686"),
"author": "dave",
"score" : 80
},
{ "_id" : ObjectId("512bc962e835e68f199c8687"),
"author" : "dave",
"score" : 85
}
],
"ok" : 1
}

2.再看一例
db.articles.aggregate(
[
{ $match : { score : { $gt : 70, $lte : 90 } } },
{ $group: { _id: null, count: { $sum: 1 } } }
]
);

这次有两步：

第一步，过滤 键 score 值 大于70 且 小于等于90 的文档，

再用group 对文档用 count 统计，统计方式 $sum 求和，步长为1。

因为group操作必须有个_id,所以给其置null。

结果为

{
"result" : [
{
"_id" : null,
"count" : 3
}
],
"ok" : 1
}