PyMongo聚合如何获取executionStats

PyMongo是Python中用于操作MongoDB数据库的官方驱动程序。在PyMongo中，可以使用聚合操作来对MongoDB中的数据进行处理和分析。聚合操作可以通过使用聚合管道来组合多个阶段，以便对数据进行转换、筛选、排序、分组等操作。

要获取聚合操作的executionStats，可以在聚合管道中添加一个$facet阶段，并在$facet阶段中使用$addFields和$out操作符。具体步骤如下：

创建一个聚合管道，使用$facet阶段来创建多个子管道。
在子管道中，使用$match、$group、$sort等操作符对数据进行处理和分析。
在子管道的最后一个阶段，使用$addFields操作符来添加一个新的字段，将executionStats设置为true。
在子管道的最后一个阶段之后，使用$out操作符将结果输出到一个新的集合中。

以下是一个示例代码，展示了如何使用PyMongo获取聚合操作的executionStats：

from pymongo import MongoClient

# 连接MongoDB数据库
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client['mydatabase']

# 创建聚合管道
pipeline = [
    {
        '$facet': {
            'stats': [
                {'$match': {'field': 'value'}},
                {'$group': {'_id': '$field', 'count': {'$sum': 1}}},
                {'$sort': {'count': -1}}
            ],
            'executionStats': [
                {'$addFields': {'executionStats': True}},
                {'$out': 'executionStatsCollection'}
            ]
        }
    }
]

# 执行聚合操作
result = db.mycollection.aggregate(pipeline)

# 输出结果
for doc in result:
    print(doc)

在上述示例中，我们使用了一个聚合管道，其中包含了两个子管道：'stats'和'executionStats'。'stats'子管道用于对数据进行处理和分析，而'executionStats'子管道用于获取executionStats。

需要注意的是，上述示例中的代码仅供参考，具体的聚合操作和管道设置需要根据实际需求进行调整。

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