首先，咱们来梳理下你的需求：要统计1月份的文档数量，并且按年份分组，等价于SQL语句select count(_id), year from table where month="1" group by year。

你的原查询有两个核心问题：

• 直接用new Date("$displayDate")无法正确解析MongoDB中的字段值，得用MongoDB内置的日期处理操作符来提取月份和年份
• 没有先过滤出1月份的数据，反而把所有月份都做了分组，不符合你要的精准统计需求

情况1：displayDate字段是MongoDB原生Date类型 #

如果你的displayDate本身就是Date类型，直接用$month和$year操作符即可，正确的聚合查询如下：

db.collection.aggregate([
  // 第一步：过滤出1月份的文档
  {
    $match: {
      $expr: { $eq: [{ $month: "$displayDate" }, 1] }
    }
  },
  // 第二步：按年份分组，统计每组的文档数量
  {
    $group: {
      _id: { year: { $year: "$displayDate" } },
      count: { $sum: 1 }
    }
  },
  // 可选：调整输出字段名，让结果更贴近SQL的输出格式
  {
    $project: {
      _id: 0,
      year: "$_id.year",
      count: 1
    }
  }
])

情况2：displayDate字段是字符串类型（比如"2024-01-15"） #

如果displayDate是字符串格式，需要先把它转换成Date类型，再提取月份和年份：

db.collection.aggregate([
  // 先把字符串转成Date类型，再过滤1月份的文档
  {
    $match: {
      $expr: { $eq: [{ $month: { $toDate: "$displayDate" } }, 1] }
    }
  },
  // 按年份分组统计数量
  {
    $group: {
      _id: { year: { $year: { $toDate: "$displayDate" } } },
      count: { $sum: 1 }
    }
  },
  // 可选：调整输出字段名
  {
    $project: {
      _id: 0,
      year: "$_id.year",
      count: 1
    }
  }
])

各阶段作用说明 #

• $match：对应SQL的where month="1"，精准过滤出1月份的文档，减少后续分组的数据处理量
• $group：对应SQL的group by year，按年份分组并统计每组的文档数量（$sum:1等价于SQL里的count(_id)）
• 可选的$project：把结果中的_id.year重命名为year，移除默认的_id字段，让输出格式更符合你的预期

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Intact Abode