1. 简介
MongoDB是非关系型数据库的一种。其特点是非常适合处理大量的非结构化或半结构化数据。本文将通过一个实例教程，介绍如何在MongoDB中实现按天进行聚合查询。
2. 聚合查询基础
在MongoDB中，聚合查询通过使用聚合管道实现。聚合管道是一种数据处理管道，通过在管道中传递数据文档，来实现数据的聚合操作。聚合管道中的每个阶段都是一个数据操作步骤，可以将数据文档进行处理、筛选、排序、计算等操作，进而实现需要的聚合结果。
2.1 聚合管道的基本操作步骤
聚合管道中的基本操作步骤包括：
match：筛选需要的数据文档
project：对数据文档进行投影操作，选择需要查询的字段
group：按照指定字段进行分组计算
sort：对聚合结果进行排序
limit：限制返回结果的数量
3. 实例教程
假设我们有一个文档集合，其结构如下：
{
"_id": ObjectId("1"),
"time": ISODate("2021-01-01T01:00:00Z"),
"value": 25.5
},
{
"_id": ObjectId("2"),
"time": ISODate("2021-01-01T02:00:00Z"),
"value": 26.8
},
{
"_id": ObjectId("3"),
"time": ISODate("2021-01-02T01:00:00Z"),
"value": 24.3
},
{
"_id": ObjectId("4"),
"time": ISODate("2021-01-02T02:00:00Z"),
"value": 21.6
},
{
"_id": ObjectId("5"),
"time": ISODate("2021-01-02T03:00:00Z"),
"value": 22.8
}
其中，time字段为日期类型，value字段为浮点类型。
3.1 按天分组计算
我们现在需要将集合中的数据按照天进行聚合查询。可以通过使用$group操作来实现。
db.collection.aggregate([
{
$group: {
_id: { $dateToString: { format: "%Y-%m-%d", date: "$time" } },
value_avg: { $avg: "$value" }
}
}
])
上述代码中，我们使用$dateToString操作将time字段转化为年月日的字符串格式。然后将字符串格式的日期作为分组的标准。对于每个分组，我们计算出value字段的平均值并命名为value_avg。
3.2 按天分组查询的结果
运行上述代码，可以得到按天分组计算的结果：
{
"_id" : "2021-01-01",
"value_avg" : 26.15
},
{
"_id" : "2021-01-02",
"value_avg" : 22.233333333333334
}
上述结果中，可以看到按天分组聚合的结果。其中_id字段表示按照哪个字段进行分组，value_avg表示分组后的平均值。从结果中可以看到，2021年1月1日的平均值为26.15，2021年1月2日的平均值为22.233。
4. 总结
通过本文的实例教程，我们了解了如何在MongoDB中按天进行聚合查询。聚合查询使用聚合管道实现，其基本操作步骤包括match、project、group、sort、limit等操作。在实际应用中，我们可以根据具体需求进行组合操作，得到需要的聚合结果。