先看下要操作的主要数据结构：

{

    "_id" : "000015e0-3e9c-40b3-bd0d-6e7949f455c0",

    "evaluation_type" : 2,

    "reply_count" : 5,

    "type" : 3,

    "content" : "怎么编制余额调节表",

    "tips" : [

        {

            "_id" : 1000,

            "tip_name" : "会计基础"

        }

    ],

    "teach_id" : 10298153

 }

看这个文档数据，现在要以 tips 数组下的 _id 做数据的分组查询。在查询条件中使用 "tips.0._id":1000 过滤数据是可以生效的，但用在 aggregate 聚合查询中的 group 分组条件中是不行的，必须得先使用 $unwind 把 tips 这个数组对象变成扁平的结构（把数组中的每个对象拆分出来与当前文档重新组合，达到消数组的效果）

上面数据根据以下查询语句的前后变化

扁平化前：

db.getCollection('topics').find({"teach_id":10010943})

扁平化后：

db.getCollection('topics').aggregate({'$match':{"teach_id":10010943}},{'$unwind':'$tips'})

关注扁平化前后 tips 由数组变成了对象

通过 {'$unwind' : '$tips'} 对文档扁平化结构之后，然后再用 pipeline （管道）的方式做聚合就好了，

可以直接根据 tips._id 进行分组了

查询语句：

db.getCollection('topics').aggregate({'$match':{"teach_id":10010943}},{'$unwind':'$tips'}, {'$group':{'_id':{"tipId":'$tips._id',"tipName":'$tips.tip_name',"evaluationType":'$evaluation_type'},"count":{'$sum': 1}}}, {'$project':{"tipId":'$_id.tipId',"tipName":'$_id.tipName',"evaluationType":'$_id.evaluationType',"count":'$count'}})

完美滴根据 tipId，tipName，evaluationType 分好组了