1. MongoDB简介
MongoDB是一个基于分布式文件存储的NoSQL数据库，它是以C++语言编写的，支持大量的数据存储。
MongoDB的特点：
面向文档存储
数据结构灵活
可扩展性强
支持丰富的查询语言
支持多种数据类型
2. MongoDB聚合查询
MongoDB聚合查询允许我们使用一些参数将文档进行分组、筛选和排序，从而生成新的文档。
2.1 MongoDB聚合查询语法
聚合查询的语法非常简单，只需要将需要聚合的字段用$符号进行分隔，并且用{} 包裹整个表达式即可。
db.collection.aggregate([
{$group : {_id : "$field", 操作符 : {$操作符 : "field"}}}
]);
2.2 MongoDB聚合查询操作符
MongoDB聚合查询支持的常用操作符：
$sum：计算总和
$avg：计算平均值
$min：找出最小值
$max：找出最大值
$count：计算文档数量
$group：将文档按照某个字段进行分组
$match：筛选符合某个条件的文档
$project：选择需要显示的字段
$sort：排序
2.3 MongoDB可视化工具
在进行数据可视化时，如果直接使用MongoDB自带的命令行界面查询数据并不友好，可视化工具可以很好地解决这个问题。
常用的MongoDB可视化工具有：
Robo 3T（MongoDB GUI）
MongoDB Charts
MongoDB Compass
2.4 使用MongoDB聚合查询进行数据可视化
下面以Robo 3T为例，演示使用聚合查询进行数据可视化。
步骤一：创建数据集合
在Robo 3T中，我们可以创建一个新的集合来存储数据。如下图所示：
步骤二：导入数据
可以使用命令行工具或者导入工具将数据导入到我们创建的集合中。例如下面这条命令将一个json文件import到students集合中：
mongoimport --host localhost --port 27017 --db test --collection students --file /path/to/students.json --jsonArray
步骤三：使用MongoDB聚合查询进行数据可视化
在Robo 3T中，右键点击我们导入的数据集合，选择“Aggregation”进行数据聚合。如下图所示：
聚合查询语句可以在左侧的输入框中进行编辑。
例如我们想要通过查询students集合中的age字段，显示不同年龄段的学生数量，可以使用以下聚合查询语句：
db.students.aggregate([
{$group:{_id:"$age",count:{$sum:1}}}
])
结果如下图所示：
通过上面的聚合查询，我们可以看到每个年龄段有多少名学生，这就是一种简单的数据可视化。
3. 数据可视化的作用
数据可视化的作用：
更好地理解数据
更快地找出数据中的规律和模式
更好地向他人解释数据
更好地支持决策
通过使用MongoDB聚合查询和可视化工具，我们可以更好地理解数据，并且更好地支持业务决策。
4. 总结
本文介绍了MongoDB聚合查询的语法、操作符和可视化工具，并且演示了如何通过聚合查询进行数据可视化，并且探讨了数据可视化的作用。MongoDB作为一款流行的NoSQL数据库，在数据存储和查询方面都有着很好的表现。可视化工具则可以帮助我们更好地理解数据，为业务决策提供支持。