聚合（ Aggregation ）为集合文档数据提供各种处理数据方法，并返回计算结果。MongoDB 提供了3 种方式来执行聚合命令：聚合管道方法、map-reduce 方法和单一目标聚合方法。
1.聚合管道方法
聚合管道方法又可以直接理解为合计流水线法，就是把集合里若干含数值型的文档记录，其键对应的值进行各种分类统计。该方法支持分片集合操作。
语法： db.collection_name.aggregate(
[{$match: {<field＞}}，//统计查找条件
{$group:{<fieldl >,< field2 >}}
//fieldl 为分类字段； field2 为含各种统计操作符的数值型字段，如$sum、$avg、$min、$max、$push、$addToSet、$first、$last操作符
db.Sale_detail.aggregate(
[
{
$match: {ok : false} //查找条件，与find()的查找条件使用方法一样
},
{
$group: {
_id: "$goodsid",
total: {$sum: "$amount"} //按goodsid分类统计amount字段的总数量
}
}
]
)_id :"$goodsid" ,goodsid为分类字段名，_id为必须指定唯一性字段，不能改为其他名称的字段；total为统计结果字段名，可以是任意的符合起名规则的新名称。$sum为求和操作符号， $amount为求和字段，必须加上双引号。
2. map-reduce方法
语法： db.collection_name. mapreduce(
function() {emit( <this.field1>,<this.field2>)},
function(key, value){return array.sum(values)},
{query: {<field>} ,out:<"resultname">}
命令说明:
function(){emit(<this.field1>, <this.field2>)}，把集合对应的字段＜field1><field2＞进行map（影射）操作。
把自field1值和求得值连同out:＜"resultname">一起返回。
query:{<field>}在集合里查询符合<field>条件的文档。
该方式进行聚合运算，效率较聚合管道方式要低，而且使用更复杂。
3. 单一目标聚合方法
该方法下，目前有两种聚合操作功能：db.collection_name.count()和db.collection_name.distinct()。
(1)语法：db.collection_name.count(query, options)
命令说明：统计集合里符合查询条件的文档数量， query 为查询条件， option 参数详细说明如表
统计符合条件的记录数
db.Sale_detail.count({ok: false})
从第二条开始统计符合条件的记录数
db.Sale_detail.count({ok: false}, {skip: 1})
统计指定键的不同值并返回不同值
db.Sale_detail.distinct("goodsid")
单一目标聚合方法，可以直接在find()后加点使用。
如goodsdb.Sale_detail.find({ok:false}).count()
goodsdb.Sale_detail.find({ok:false}).count().skip(1)