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find常用方法
在 MongoDB 的 find 方法中，可以使用各种查询操作符来执行不同类型的查询。其中之一是 $in 操作符，它用于在一个字段中匹配多个值。
$eq操作符： 用于匹配字段值等于指定值的文档。
// 查询 age 字段等于 25 的文档
db.collection.find({ age: { $eq: 25 } });
$gt和$lt操作符： 用于匹配字段值大于（$gt）或小于（$lt）指定值的文档。
// 查询 age 字段大于 25 的文档
db.collection.find({ age: { $gt: 25 } });
$regex操作符： 用于进行正则表达式匹配。
// 查询 name 字段以 "John" 开头的文档
db.collection.find({ name: { $regex: /^John/ } });
$in操作符: 用于匹配表字段中的值（数组、字符串等）与提供的数组中的任何一个值相匹配的文档
这些是一些常见的 find 方法和操作符，用于执行不同类型的查询。根据具体的查询需求，可以组合和使用这些操作符来实现灵活的查询。
aggregate 聚合框架
aggregate 是 MongoDB 的聚合框架，用于处理数据的转换和组合操作。聚合框架提供了一组强大的工具，使得可以在数据库层面进行多步骤的数据处理，而无需将数据拉到客户端进行处理。这对于复杂的数据操作和分析非常有用。
aggregate 方法通常用于执行一系列的数据处理阶段，每个阶段都可以执行不同的操作，例如筛选、排序、分组、投影等。这些阶段被组织成一个管道，数据在管道中流过，每个阶段对数据进行一些处理，然后将处理后的数据传递给下一个阶段。
一个基本的聚合查询的结构如下：
db.collection.aggregate([// Stage 1{ $match: { /* 过滤条件 */ } },// Stage 2{ $group: { /* 分组条件 */ } },// ... 其他阶段
]);
每个阶段是一个包含操作符和参数的文档。常见的聚合阶段包括：
$match： 过滤文档，类似于find中的查询条件。$group： 按照指定条件对文档进行分组。$sort： 对文档进行排序。$project： 重塑输出文档，选择需要包含或排除的字段。$unwind： 将数组字段拆分为多个文档。$lookup： 执行左连接，将来自其他集合的文档添加到结果文档中。
这些阶段可以根据具体的需求进行组合，构建一个复杂的数据处理管道。通过聚合框架，可以实现更复杂、灵活的数据处理和分析操作。
实例：
按照type字段对文档进行分组，然后计算每个分组中文档的数量
blogInfoModel.aggregate([{ $group: { _id: '$type', count: { $sum: 1 } } },{ $project: { type: '$_id', count: 1,_id: 0 }}]),
这段代码使用 MongoDB 的聚合管道进行数据聚合，目的是按照type字段对文档进行分组，然后计算每个分组中文档的数量。
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$group阶段：$group是 MongoDB 聚合管道的一个阶段，用于按照指定的字段对文档进行分组。- 在这里，
_id: '$type'表示按照type字段进行分组，每个不同的type将会形成一个分组。 count: { $sum: 1 }表示在每个分组中，使用$sum操作符对文档进行求和，每个文档贡献的值为 1，因此最终得到的count就是该分组中文档的数量。
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$project阶段：$project是 MongoDB 聚合管道的一个阶段，用于重塑输出文档，选择需要包含或排除的字段。- 在这里，
type: '$_id'表示将_id字段的值赋给新的字段type。 count: 1表示包含count字段，而_id: 0表示排除_id字段。这样做是为了使输出更符合预期，以type和count字段的形式呈现。
最终，这段聚合管道将按照 type 字段分组，计算每个分组中文档的数量，并输出一个包含 type 和 count 字段的文档数组。这可以用于统计不同类型（type）的文档数量。