$sum、$avg、$min、$max：数值聚合
您将使用 $group 计算总和、平均值和极值，并在 $project 中将这些累加器用作表达式运算符。
$sum、$avg、$min、$max：数值聚合 是 CoddyKit 上的免费 MongoDB Academy 课时。 这是第 1 节课，共 4 节。 你可以在下方免费阅读本课时的完整内容 — 然后在浏览器中使用内置代码编辑器和全天候 AI 导师进行实践。 这是 MongoDB Academy 学习路径的一部分，你的进度在网页和 CoddyKit 应用中同步。 MongoDB Academy 课程共包含 4 节课。
$group 中的数值累加器
MongoDB 的 $group 阶段使用累加器从分组文档中计算聚合值。最基本的数值累加器是 $sum、$avg、$min 和 $max。每个累加器都会处理一个分组中的所有文档，并生成一个输出值。这些运算符是分析流水线的基础。
使用 $sum 进行计数和求和
$sum 累加器有两种常见用途：传入 1 这样的字面值来统计文档数量，以及引用数值字段来计算字段总和。当字段缺失或为 null 时，$sum 会将其视为零。因此，在可选数值字段上使用它时无需额外进行 null 检查，也很安全。
db.orders.aggregate([
{
$group: {
_id: '$status',
orderCount: { $sum: 1 },
totalRevenue: { $sum: '$amount' }
}
}
])使用 $avg 计算平均值
$avg 累加器会计算分组中所有文档的某个数值字段的算术平均值。对于字段缺失或为 null 的文档，它会自动忽略，只根据有效值计算平均值。这对于计算每个产品的平均订单金额或平均评分等指标非常有用。
db.reviews.aggregate([
{
$group: {
_id: '$productId',
averageRating: { $avg: '$rating' },
reviewCount: { $sum: 1 }
}
},
{ $sort: { averageRating: -1 } }
])使用 $min 和 $max 查找极值
$min 和 $max 分别返回分组中的最小值和最大值。它们适用于任何可比较的类型，例如数字、日期和字符串。常见用途包括查找一次会话中的第一个和最后一个事件时间，或某个类别中价格最低和最高的产品。它们会忽略 null 值和缺失值。
db.sessions.aggregate([
{
$group: {
_id: '$userId',
firstLogin: { $min: '$timestamp' },
lastLogin: { $max: '$timestamp' },
minSessionDuration: { $min: '$durationSeconds' },
maxSessionDuration: { $max: '$durationSeconds' }
}
}
])按 Null 分组以计算全局总计
要计算整个集合的单个聚合结果，请将 _id 设置为 null。这样会将所有文档分到同一个组中。借助这一技术，您可以在不划分数据的情况下计算总计、总体平均值和全局极值。您可以将其理解为没有 GROUP BY 子句的 SQL SELECT SUM(*) FROM orders 在 MongoDB 中的对应写法。
db.orders.aggregate([
{
$group: {
_id: null,
totalOrders: { $sum: 1 },
grandTotal: { $sum: '$amount' },
averageOrder: { $avg: '$amount' },
minOrder: { $min: '$amount' },
maxOrder: { $max: '$amount' }
}
}
])在 $project 中使用这些累加器
一个不太为人熟知的功能是，$sum、$avg、$min 和 $max 也可以在 $project 中作为表达式运算符使用，而不仅限于 $group。在这种情况下，它们处理的是单个文档中的数组，而不是多个文档。这使您无需使用 $group 阶段，就能计算嵌入式数组字段中各元素的总和。
db.carts.aggregate([
{
$project: {
userId: 1,
// Sum elements inside the items array
cartTotal: { $sum: '$items.price' },
maxItemPrice: { $max: '$items.price' },
avgItemPrice: { $avg: '$items.price' }
}
}
])累加器中的嵌套表达式
累加器接受任何有效表达式，而不仅仅是字段引用。您可以在累加器中使用算术运算符、条件表达式，甚至使用 $cond。这样，您就能在单个流水线阶段中实现条件求和，例如“只对已完成的订单求和”或“只统计高价值交易”。
db.orders.aggregate([
{
$group: {
_id: '$customerId',
// Only sum orders that are 'completed'
completedRevenue: {
$sum: {
$cond: [
{ $eq: ['$status', 'completed'] },
'$amount',
0
]
}
}
}
}
])多级分组流水线
您可以串联多个 $group 阶段来计算多级聚合。第一个分组计算每天的总计，第二个分组再根据这些每日总计计算月平均值。与将所有操作放在一个阶段中相比，这种模式更清晰，也更容易理解流水线逻辑。
db.sales.aggregate([
// First group: totals per day
{
$group: {
_id: { year: { $year: '$date' }, month: { $month: '$date' }, day: { $dayOfMonth: '$date' } },
dailyTotal: { $sum: '$amount' }
}
},
// Second group: average daily total per month
{
$group: {
_id: { year: '$_id.year', month: '$_id.month' },
avgDailyRevenue: { $avg: '$dailyTotal' },
totalMonthRevenue: { $sum: '$dailyTotal' }
}
}
])使用 $match 在分组前筛选
请始终将 $match 阶段放在 $group之前，先筛选出相关文档。这样可以减少分组阶段需要处理的文档数量，更重要的是，还允许 MongoDB 使用索引来完成筛选。$group 之后的 $match 会筛选分组结果，这同样很有用，但无法利用索引。
db.orders.aggregate([
// Filter first — MongoDB can use an index on createdAt
{
$match: {
createdAt: { $gte: new Date('2024-01-01') },
status: 'completed'
}
},
{
$group: {
_id: '$region',
totalRevenue: { $sum: '$amount' },
avgRevenue: { $avg: '$amount' }
}
},
{ $sort: { totalRevenue: -1 } }
])处理缺失值和 Null 值
当 $sum 或 $avg 引用的字段缺失或为 null 时，两者的行为略有不同。$sum 会将缺失值或 null 视为零，因此所有文档都会计入计数。$avg 以及 $min/$max 会完全忽略缺失值或 null，它们不会参与计算。理解这一差异有助于避免分析查询中的隐蔽错误。
// Consider documents where some lack a 'discount' field
// $sum: missing = 0, so it counts in the total
// $avg: missing fields are ignored, avg is over existing values only
db.orders.aggregate([
{
$group: {
_id: '$category',
totalDiscount: { $sum: '$discount' }, // missing = 0
avgDiscount: { $avg: '$discount' } // missing = ignored
}
}
])实践示例：销售仪表板
在一个 $group 阶段中组合使用 $sum、$avg、$min 和 $max，是计算仪表板指标的常见模式。单个聚合流水线即可返回填充摘要卡片所需的全部内容：订单总数、收入、平均订单金额以及订单金额范围。这样可以避免多次往返访问数据库。
db.orders.aggregate([
{ $match: { status: 'completed' } },
{
$group: {
_id: '$category',
totalOrders: { $sum: 1 },
totalRevenue: { $sum: '$amount' },
avgOrderValue: { $avg: '$amount' },
smallestOrder: { $min: '$amount' },
largestOrder: { $max: '$amount' }
}
},
{ $sort: { totalRevenue: -1 } },
{ $limit: 10 }
])快速检查
测试您对本课 MongoDB 和 NoSQL 数据库相关概念的理解。
课程回顾
在本课中，您学习了：$sum 会对值求和并统计文档数量（缺失值 = 0），$avg/$min/$max 会忽略缺失字段或 null 字段，以及这些累加器既可以在 $group 中跨文档使用，也可以在 $project 中处理数组。接下来，我们将学习如何使用 $push 和 $addToSet 在分组中构建数组。
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常见问题解答
「$sum、$avg、$min、$max：数值聚合」课时是免费的吗？
是的 — 「$sum、$avg、$min、$max：数值聚合」的完整文本可在网页上免费阅读。要进行交互式练习（内置代码编辑器和全天候 AI 导师）并解锁 MongoDB Academy 课程的其余内容，请升级到 CoddyKit PRO。 MongoDB Academy 课程共包含 4 节课。
「$sum、$avg、$min、$max：数值聚合」这节课中我会学到什么？
您将使用 $group 计算总和、平均值和极值，并在 $project 中将这些累加器用作表达式运算符。 你通过在浏览器中直接运行的动手代码来练习 MongoDB Academy，全天候 AI 导师会在你学习这节课的过程中回答你的问题。
学习 MongoDB Academy 需要有经验吗？
无需任何先前经验。CoddyKit 上的 MongoDB Academy 课程适合初学者到高级学习者，你可以从这里开始或从头开始，按照自己的节奏学习。 这是第 1 节课，共 4 节。
「$sum、$avg、$min、$max：数值聚合」课时需要多长时间？
大多数 CoddyKit 课程大约需要 5–10 分钟。每节课都很精短且互动，所以你能稳步进步，并在网页和应用中从离开的地方继续。
我能在这节 MongoDB Academy 课中编写并运行代码吗？
能。每节 MongoDB Academy 课都包含内置代码编辑器，你可以在浏览器中直接编写并运行真实代码，并获得即时 AI 反馈 — 无需本地设置。
此课程中的所有课时
- $sum、$avg、$min、$max：数值聚合
- $push 和 $addToSet：在分组中构建数组
- $first、$last 以及 $top/$bottom 累加器
- 使用 $setWindowFields 进行窗口函数计算