Mongodb在CSharp里实现Aggregate实例

下面是实现MongoDB的Aggregate操作的完整攻略：

1. 前置条件

在进行Aggregate操作之前需要确保以下条件已满足：
1. .NET Core环境已经配置好，并安装并引入MongoDB驱动程序包。
2. 确认MongoDB已经安装并已运行。

2. Aggregation Pipeline

Aggregate操作是MongoDB提供的强大功能之一，它可以实现类似于SQL的Group By操作，将数据进行分组并对分组的结果进行计算、过滤等操作。Aggregate操作是基于Aggregation Pipeline实现的，需要定义Aggregate命令的一系列阶段（Stage），按顺序依次处理。

以下是一个简单的Aggregation Pipeline阶段：

var pipeline = new BsonDocument[]
{
    new BsonDocument
    {
        { "$match", new BsonDocument("name", "Smith")}
    },
    new BsonDocument
    {
        { "$group", new BsonDocument
            {
                { "_id", "$name" },
                { "count", new BsonDocument("$sum", 1) }
            }
        }
    },
    new BsonDocument
    {
        { "$sort", new BsonDocument("count", -1) }
    },
    new BsonDocument
    {
        { "$limit", 10 }
    }
};

以上代码定义了一个缩小范围的PipeLine, 查询满足 name 为 Smith 的数据，分组计算 name 类属性的数量，根据count属性进行降序排序，取前10条数据。

3. 使用CSharp实现Aggregate

在CSharp中实现Aggregate操作的方式是使用MongoDB驱动程序包提供的IAggregateFluent接口，具体实现可参考如下代码：

var collection = database.GetCollection<BsonDocument>("my_collection");
var pipeline = collection.Aggregate()
    .Match(new BsonDocument("name", "Smith"))
    .Group(new BsonDocument
    {
        { "_id", "$name" },
        { "count", new BsonDocument("$sum", 1) }
    })
    .Sort(new BsonDocument("count", -1))
    .Limit(10);

var result = await pipeline.ToListAsync();

以上代码定义了一个查询集合中name属性为Smith的数据，分组计算name属性的数量，根据count属性进行降序排序，取前10条数据的Aggregate操作，使用了IAggregateFluent接口的链式调用方式。

另外，以下代码演示了一个更加复杂的Aggregate操作：

var pipeline = collection.Aggregate()
    .Match(new BsonDocument
    {
        { "year", new BsonDocument("$gte", 2000) }
    })
    .Unwind("actors")
    .Group(new BsonDocument
    {
        { "_id", "$actors" },
        { "total_movies", new BsonDocument("$sum", 1) },
        { "total_gross", new BsonDocument("$sum", "$gross") }
    })
    .Sort(new BsonDocument("total_movies", -1))
    .Project(new BsonDocument
    {
        { "_id", 0 },
        { "actor", "$_id" },
        { "total_movies", 1 },
        { "total_gross", 1 }
    })
    .Limit(10);

var result = await pipeline.ToListAsync();

以上代码定义了一个查询集合中上映年份为2000年以后的电影，对演员属性（数组类型）使用Unwind操作展开，以演员作为分组标准，计算演员参演电影数（total_movies），以及参演电影票房总额（total_gross），按照total_movies属性进行降序排序，选取前10位演员的名字，电影数目以及票房总额的Aggregate操作。

总之，以上两个示例提供了MongoDB在CSharp中实现Aggregate操作的完整演示。