聚合（ Aggregation ）爲集合文檔數據提供各種處理數據方法，並返回計算結果。MongoDB 提供了3 種方式來執行聚合命令：聚合管道方法、map-reduce 方法和單一目標聚合方法。
1.聚合管道方法
聚合管道方法又可以直接理解爲合計流水線法，就是把集合裏若干含數值型的文檔記錄，其鍵對應的值進行各種分類統計。該方法支持分片集合操作。
語法： db.collection_name.aggregate(
[{$match: {<field＞}}，//統計查找條件
{$group:{<fieldl >,< field2 >}}
//fieldl 爲分類字段； field2 爲含各種統計操作符的數值型字段，如$sum、$avg、$min、$max、$push、$addToSet、$first、$last操作符
db.Sale_detail.aggregate(
[
{
$match: {ok : false} //查找條件，與find()的查找條件使用方法一樣
},
{
$group: {
_id: "$goodsid",
total: {$sum: "$amount"} //按goodsid分類統計amount字段的總數量
}
}
]
)_id :"$goodsid" ,goodsid爲分類字段名，_id爲必須指定唯一性字段，不能改爲其他名稱的字段；total爲統計結果字段名，可以是任意的符合起名規則的新名稱。$sum爲求和操作符號， $amount爲求和字段，必須加上雙引號。
2. map-reduce方法
語法： db.collection_name. mapreduce(
function() {emit( <this.field1>,<this.field2>)},
function(key, value){return array.sum(values)},
{query: {<field>} ,out:<"resultname">}
命令說明:
function(){emit(<this.field1>, <this.field2>)}，把集合對應的字段＜field1><field2＞進行map（影射）操作。
把自field1值和求得值連同out:＜"resultname">一起返回。
query:{<field>}在集合裏查詢符合<field>條件的文檔。
該方式進行聚合運算，效率較聚合管道方式要低，而且使用更復雜。
3. 單一目標聚合方法
該方法下，目前有兩種聚合操作功能：db.collection_name.count()和db.collection_name.distinct()。
(1)語法：db.collection_name.count(query, options)
命令說明：統計集合裏符合查詢條件的文檔數量， query 爲查詢條件， option 參數詳細說明如表
統計符合條件的記錄數
db.Sale_detail.count({ok: false})
從第二條開始統計符合條件的記錄數
db.Sale_detail.count({ok: false}, {skip: 1})
統計指定鍵的不同值並返回不同值
db.Sale_detail.distinct("goodsid")
單一目標聚合方法，可以直接在find()後加點使用。
如goodsdb.Sale_detail.find({ok:false}).count()
goodsdb.Sale_detail.find({ok:false}).count().skip(1)