1. 增加、删除列

通过聚合，使用操作符$set增加列；修改结果，需要使用save()。

db.getCollection('trade2019').aggregate([{'$set':{'sn': {'$substr':['$cardasn',0,6]}}}]).forEach(function(x){db.trade2019.save(x)    })

直接通过操作符$unset删除列，修改文档。

db.getCollection('trade2019').update({},{'$unset': {'sn':1 } },{'multi':true}
)

2. 增加计算列

Aggregation聚合操作中的$addFields添加新字段操作，具体而言，通过向输出文档添加新字段，该输出文档既包含输入文档中的现有字段，又包含新添加的字段。

语法: { $addFields: {: , … } }

注意点:【如果新字段的名称与现有字段名称（包括_id）相同$addFields，则使用指定表达式的值覆盖该字段的现有值。

功能描述：
计算：(latestdays - densitymean)/densitymean，当densitymean=0时，结果赋值为0。

db.getCollection('customerfeature_dev').aggregate([{'$addFields':{'densitymeandiff':{'$cond':[{'$gt':['$densitymean',0]},{'$divide':[{'$subtract':['$latestdays','$densitymean']},'$densitymean']},0]}}},{'$project':{'_id':0,'densitymean':1,'latestdays':1,'densitymeandiff':1}}],{'allowDiskUse':true})

注意：这种方法增加计算列，并没有保存到原有文档，只是临时存在当前聚合管道中。如果要保存新增内容，需要另存输出到新的文档中，详见后续内容。

其中，在MongoDB数据库中“加减乘除”运算，又称为 数学表达式（mathematical expression；或算术表达式），主要用于操作数值。

2.1.$add操作符（+）

语法及功能介绍
$add 操作符主要用于将一组数字相加；也可以用于在指定时间上添加一定的时间间隔。时间间隔单位为milliseconds（毫秒）。

$add操作符的语法：

{ $add: [ ,\ , … ] }
这个操作符接受一个或多个表达式作为参数，将这些表达式相加。

案例演示：

db.getCollection('customerfeature_dev').aggregate([{'$addFields':{'densitymeandiff':{'$add':['$latestdays','$densitymean']}}},{'$project':{'_id':0,'densitymean':1,'latestdays':1,'densitymeandiff':1}}],{'allowDiskUse':true})

2.2.$subtract操作符（－）

语法及功能介绍
$subtract操作符是$add的逆运算，它可以计算两个数值的差值；可以计算 2个日期时间的间隔；还可以在指定日期上减去指定的时间间隔。关于时间的计算，参数的单位都是milliseconds（毫秒）。

{$subtract: [ , ] }
接受两个表达式作为参数，用第一个表达式减去第二个表达式作为结果。

2.3.$multiply操作符（*）

语法:
{ $multiply: [ , , … ] }
接受一个或多个表达式，并将它们相乘。

2.4.$divide操作符（/）

语法：
{ $divide: [ , ] }
接受两个表达式，将第一个表达式除以第二个表达式的商作为结果。

2.5 求余 运算（$mod）

语法：
{ $mod: [ , ] }
接受两个表达式，将第一个表达式除以第二个表达式得到的余数作为结果。

案例演示

db.getCollection('customerfeature_dev').aggregate([{'$match':{'densitymean':{'$gt':0}}},{'$addFields':{'densitymeandiff':{'$mod':['$latestdays','$densitymean']}}},{'$project':{'_id':0,'densitymean':1,'latestdays':1,'densitymeandiff':1}}],{'allowDiskUse':true})

3.案例分析

功能描述：
客户特征文档（表）：customerfeature_dev
选定客户文档（表）：carduser_id
文档（表）关联关键字：carduser_id
关联查询结果输出到新的文档（表）：cfd2019

涉及到函数、运算符：
聚合：aggregate
获取指定字段：$project
文档（表）关联：$lookup
将数组拆分为单独的文档：$unwind
增加计算列：$addFields

db.getCollection('customerfeature_dev').aggregate([{'$project':{'carduser_id':1,'balance':1,'oil_id':1,'occurtime':1,'lasttradecount':1,'accsumamount':1,'accpvolumn':1,'accpamount':1,'accgoods':1,'accdvolumn':1,'accdamount':1,'accgvolumn':1,'accgamount':1,'volumn':1,'pearson':1,'IntervalSlope':1,'IntervalStd':1,'dayvolSlope':1,'dayvolStd':1,'abnormal':1,'IntervalStd':1,'skewness':1,'lateststatus':1,'latestday':1,'latestdays':1,'volumnrate':1,'daysnum':1,'densitymean':1,'org_rate':1,'recharge_days':1}},{'$lookup':{'from': 'carduser_id','localField': 'carduser_id','foreignField': 'carduser_id','as': 'newdata'       }},{'$unwind':'$newdata'},{'$addFields':{'densitymeandiff':{'$cond':[{'$gt':['$densitymean',0]},{'$divide':[{'$subtract':['$latestdays','$densitymean']},'$densitymean']},0]}}},{'$project':{'newdata':0}},{'$out':{'db':'ccm','coll':'cfd2019'}}   ],{'allowDiskUse':true})

操作首先使用$lookup阶段按下面的操作首先使用$lookup阶段按item字段连接两个集合，然后使用$replaceRoot中的$mergeObjects从项和订单中合并已连接的文档:字段连接两个集合，然后使用$replaceRoot中的$mergeObjects从项和订单中合并已连接的文档:

聚合求合计：
通过聚合分组，没有分组字段（null），则计算出文档计量数量。

db.getCollection('cfd2019').aggregate([{'$match':{'$or':[{'lateststatus':{'$lte':2}, 'abnormal':1, 'latestday':{'$lt':139}},{'lateststatus':3, 'abnormal':1}]}},{'$group':{'_id':null,'count':{'$sum':1}}}],{'allowDiskUse':true})

参考：

肖永威. MongoDB高级查询多级分组聚合及时间计算应用实践案例. CSDN博客. 2021.10.30
肖永威. MongoDB聚合使用表达式运算符（函数）分组按条件计数统计案例一则. CSDN博客. 2021-11-20