純前端一枚，之前沒有接觸后臺數據庫，現在學習mongodb數據庫，遇到這樣的一個情景，建立一個博客的數據庫，有這樣一個包含所有文章信息的集合，數據偽造如下：{ "id" : 1, "name" : "one", "tags" : [ "a", "c", "e" ] }
{ "id" : 2, "name" : "two", "tags" : [ "e" ] }
{ "id" : 3, "name" : "three", "tags" : [ "d", "e" ] }
{ "id" : 4, "name" : "four", "tags" : [ "g", "c", "e", "h" ] }
{ "id" : 5, "name" : "five", "tags" : [ "a", "c", "d" ] }tags 表示這篇文章所屬的標簽類型，現在想要查詢出有多少個不同的標簽類型，每個標簽下有多少條數據，這個該怎么實現？目前想到的是用 aggregate 中的 $unwind 將 tags 進行拆分，然后再用 $group 進行分組統計，但是具體代碼該怎么寫，或者是有其他更有效的方式，請指教！??！
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ITMISS
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這是個很經典的統計問題，其實已經不是MongoDB特有的范疇了，對于其他數據庫來講也是通用的。
你想的辦法本身是沒有問題的，肯定可以通過aggregation的$unwind+$group得到你想要的結果。問題在于隨著時間推移，參與統計的博客數量將會越來越多，意味著你的統計語句將越來越慢。問題的關鍵在于如何限制住每次參與統計的記錄數。
從另一個角度講，博客一般寫完就很少有改動了，今天統計昨天的所有博客各屬于哪些標簽，跟明天再來統計昨天的得到的結果應該是一樣的（假設沒有修改的前提下）。所以每次都進行統計其實是浪費。
基于以上這些考慮，你其實可以每隔一段時間（比如每天）統計一次每個標簽都有多少次出現，把它們存起來，在需要時再把這些已經聚合過一次的數據再次聚合。這種方式稱為預聚合。
大概的方向是這樣，細節的問題你可以先自己思考一下。
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