关键字： 嵌套 多层嵌套 子文档 聚集运算 分组

MongoDB 嵌套结构的数据非常常见, 它通过嵌套子文档，达到一对多的关联关系。但嵌套结构中按分类分组求子文档的数据计算，不能直接通过 $group 聚集运算来实现，需要将嵌套结构解开，由多层嵌套结构变成多条单层结构来计算，由于中间过程的处理，且还要借且其它函数辅助实现输出。下面以集合 order 为例说明，按 category 分组获取 term 的数量并按由大到小的顺序输出。

{ category: "movies",

terms: [{ term: "movie 1", total: 1000}, {term: "movie 2", total: 100} ]

{ category: "sports",

terms: [{ term: "football 1", total: 1000}, {term: "tennis 2", total: 120} ]

{ category: "movies",

terms: [{ term: "movie 1", total: 5000}, {term: "movie 2", total: 200},

{term: "movie 3", total: 280} ]

{ category: "sports",

terms: [{ term: "football 1", total: 4000}, {term: "tennis 2", total: 250},

{term: "tennis 2", total: 450} ]

MongoDB通过聚集运算 aggregate，group 实现如下：
db.order.aggregate([
{$unwind : "$terms"},
{ $group : { _id : {
category: "$category",
term: "$terms.term" },
total: {$sum : "$terms.total"}
}
},
{$sort : { total : -1} },
{ $project: {
_id: 0,
category: "$_id.category",
term: "$_id.term",
total:1}}
])

$unwind将 terms数组拆分成多条, 再由 $group 分组、求和、排序后，最后用 $project过滤字段输出。

如果有集算器协助 MongoDB，就不需要这么繁琐的组合运算：

集算器 SPL 不仅对解决嵌套分组，对 MongoDB 很多困难的计算都有帮助，可以参考《 辅助 MongoDB 计算》。

SPL 也能很方便地嵌入到 JAVA 应用，可参考 《Java 如何调用 SPL 脚本》

具体使用方法可参考《如何使用集算器》。

关键字：嵌套 多层嵌套 子文档 聚集运算 分组 MongoDB 嵌套结构的数据非常常见, 它通过嵌套子文档，达到一对多的关联关系。但嵌套结构中按分类分组求子文档的数据计算，不能直接通过 $group 聚集运算来实现，需要将嵌套结构解开，由多层嵌套结构变成多条单层结构来计算，由于中间过程的处理，且还要借且其它函数辅助实现输出。下面以集合 order 为例说明，按 category 分组获... mongo按照以下进行筛选即可。 query.addCriteria(Criteria.where(“provinces”).elemMatch(Criteria.where(“projects”).elemMatch(Criteria.where(“boxes”).elemMatch(Criteria.where(“id”).is(“1422”))))); 普通列（{成员：1 | true}）：表示要显示的内容 "_id" 列（{"_id"：0 | false}）：表示 "_id" 列是否显示 条件过滤列（{成员：表达式}）：满足表达式 之后 的数据可以进行显示 首先，准备一点点数据 db.getColl... "_id" : ObjectId("5c3c2ade8e40eb21b5ca69f4"),      "merid" : "201901091526",      "merorderno" : "1547447008",      "usersn" : NumberInt(42838),      "payments&quot