除了基础阶段外，MongoDB 的聚合框架还提供强大的高级功能 — $facet（同时执行多个管道）、$bucket（分组到范围）、窗口函数（$setWindowFields）、$graphLookup（递归/图查询）等等 — 用于复杂的分析和数据处理。
db..([
{ : {
: [{ : { : , : { : } } }],
: [{ : { : , : { : } } }],
: [{ : { : - } }, { : }]
}}
]);
$facet 在单个 pass 中计算多个聚合 — 适合仪表板和分面搜索（例如将过滤计数、结果和统计数据一起获取）。
// group documents into buckets by ranges (like a histogram)
db.products.aggregate([
{ $bucket: {
groupBy: "$price",
boundaries: [0, 50, 100, 500, 1000], // price ranges
default: "1000+",
output: { count: { $sum: 1 } }
}}
]);
// running totals, moving averages, rankings (like SQL window functions)
db.sales.aggregate([
{ $setWindowFields: {
partitionBy: "$region",
sortBy: { date: 1 },
output: { runningTotal: { $sum: "$amount", window: { documents: ["unbounded", "current"] } } }
}}
]);
$setWindowFields 提供窗口函数功能（运行总计、移动平均、排名） — MongoDB 对应于 SQL 窗口函数。
// traverse hierarchical/graph relationships (e.g. an org chart, category tree)
db.employees.aggregate([
{ $graphLookup: {
from: "employees", startWith: "$reportsTo",
connectFromField: "reportsTo", connectToField: "_id",
as: "managementChain"
}}
]);
$graphLookup 递归遍历关系 — 用于层级和类似图的数据（类似于 SQL 中的递归 CTE）。
理解 MongoDB 的高级聚合功能是复杂数据分析和处理的宝贵高级知识，建立在基础聚合管道之上。
虽然基础阶段处理常见的分析需求，但高级功能启用了真正有用的强大功能：$facet（在一个 pass 中运行多个聚合 — 适合仪表板和分面搜索，您需要高效地同时获取过滤计数、结果和统计数据，这是一个常见的真实需求）、$bucket/$bucketAuto（分组到范围/直方图 — 对分布和分析很有用）、窗口函数（$setWindowFields）（运行总计、移动平均、排名 — MongoDB 对应于 SQL 窗口函数，启用时间序列和比较分析，简单分组无法完成）和 $graphLookup（递归遍历层级/图关系 — 如组织结构图或类别树，类似于 SQL 中的递归 CTE）。
这些功能使 MongoDB 能够处理复杂的分析和数据处理需求，否则需要将数据拉入应用程序代码或单独的分析系统中。
理解它们反映了高级 MongoDB 能力，让您能够利用聚合框架处理复杂需求（仪表板、分面搜索、时间序列分析、层级数据）直接在数据库中。
由于复杂分析和数据处理是 MongoDB 的宝贵用途，并且高级聚合功能（$facet、$bucket、窗口函数、$graphLookup）提供了强大、高效的方式来处理复杂需求（分面仪表板、分布、运行计算、图遍历），理解高级聚合是宝贵的高级知识，将 MongoDB 的使用从基本查询提升到强大的数据库内分析，这是高级 MongoDB 技能的标志，也是需要在 MongoDB 中直接进行复杂分析的数据密集型应用程序的相关主题。