MongoDB聚合：按gameId分组并拆分城市维度统计数据

直接用**双层$group**就能实现需求，先按gameId+city做基础统计，再把同一游戏ID下的城市数据聚合整理，具体管道如下：

db.collection.aggregate([
  // 第一步：按gameId+city分组，计算每个城市的核心统计值
  {
    $group: {
      _id: {
        gameId: "$gameId",
        city: "$city"
      },
      totalScore: { $sum: "$score" },
      people: { $addToSet: "$name" }, // 用$addToSet去重用户，需保留重复用户就换$push
    }
  },
  // 第二步：计算每个城市的用户数量，补全统计字段
  {
    $addFields: {
      peopleCount: { $size: "$people" }
    }
  },
  // 第三步：按gameId重新分组，整合同游戏下的所有城市统计结果
  {
    $group: {
      _id: "$_id.gameId",
      cityStats: {
        $push: {
          city: "$_id.city",
          totalScore: "$totalScore",
          people: "$people",
          peopleCount: "$peopleCount"
        }
      }
    }
  },
  // 可选：重命名字段让输出结构更直观
  {
    $project: {
      _id: 0,
      gameId: "$_id",
      cityStats: 1
    }
  }
])

关键阶段说明： #

• 第一层$group：同时以gameId和city作为分组键，确保每个分组对应某游戏下的单个城市，用$sum累加总分，$addToSet收集去重后的用户名称列表。
• $addFields：通过$size直接基于已收集的用户列表计算数量，比分组阶段单独统计更高效。
• 第二层$group：以gameId为分组键，用$push把同一游戏下的所有城市统计结果打包成数组，输出结构完全匹配需求。

输出示例： #

{
  "gameId": "0001A",
  "cityStats": [
    {
      "city": "London",
      "totalScore": 120,
      "people": ["Bob", "Alice"],
      "peopleCount": 2
    },
    {
      "city": "Paris",
      "totalScore": 80,
      "people": ["Charlie"],
      "peopleCount": 1
    }
  ]
}

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