如果您能侥幸成功，那么最好将缩减后的结果“填充”到一个文档中，然后将$slice 前两个和$sum 其余部分：
Model.aggregate([
{ "$group": {
"_id": "$setting",
"counting": { "$sum": "$counting" }
}},
{ "$sort": { "counting": -1 } },
{ "$group": {
"_id": null,
"data": { "$push": "$$ROOT" }
}},
{ "$addFields": {
"data": {
"$let": {
"vars": { "top": { "$slice": ["$data", 0, 2 ] } },
"in": {
"$concatArrays": [
"$$top",
{ "$cond": {
"if": { "$gt": [{ "$size": "$data" }, 2] },
"then":
[{
"_id": "Useless",
"counting": {
"$sum": {
"$map": {
"input": {
"$filter": {
"input": "$data",
"cond": { "$not": { "$in": [ "$$this._id", "$$top._id" ] } }
}
},
"in": "$$this.counting"
}
}
}
}],
"else": []
}}
]
}
}
}
}},
{ "$unwind": "$data" },
{ "$replaceRoot": { "newRoot": "$data" } }
])
如果它可能是一个非常“大”的结果甚至减少了，那么$limit 使用$facet 作为“其余”：
Model.aggregate([
{ "$facet": {
"top": [
{ "$group": {
"_id": "$setting",
"counting": { "$sum": "$counting" }
}},
{ "$sort": { "counting": -1 } },
{ "$limit": 2 }
],
"rest": [
{ "$group": {
"_id": "$setting",
"counting": { "$sum": "$counting" }
}},
{ "$sort": { "counting": -1 } },
{ "$skip": 2 },
{ "$group": {
"_id": "Useless",
"counting": { "$sum": "$counting" }
}}
]
}},
{ "$project": {
"data": {
"$concatArrays": [
"$top","$rest"
]
}
}},
{ "$unwind": "$data" },
{ "$replaceRoot": { "newRoot": "$data" } }
])
甚至 $lookup 使用 MongoDB 3.6：
Model.aggregate([
{ "$group": {
"_id": "$setting",
"counting": { "$sum": "$counting" }
}},
{ "$sort": { "counting": -1 } },
{ "$limit": 2 },
{ "$group": {
"_id": null,
"top": { "$push": "$$ROOT" }
}},
{ "$lookup": {
"from": "colllection",
"let": { "settings": "$top._id" },
"pipeline": [
{ "$match": {
"$expr": {
"$not": { "$in": [ "$setting", "$$settings" ] }
}
}},
{ "$group": {
"_id": "Useless",
"counting": { "$sum": "$counting" }
}}
],
"as": "rest"
}},
{ "$project": {
"data": {
"$concatArrays": [ "$top", "$rest" ]
}
}},
{ "$unwind": "$data" },
{ "$replaceRoot": { "newRoot": "$data" } }
])
实际上都几乎相同，并且都返回相同的结果：
{ "_id" : "Contrast", "counting" : 2 }
{ "_id" : "Sharpness", "counting" : 2 }
{ "_id" : "Useless", "counting" : 3 }
如果对字段名称的控制对您来说非常重要，则可以选择在每个结尾处使用 $project 而不是 $replaceRoot。通常我只坚持$group 默认值
如果您的 MongoDB 早于 3.4 并且生成的 "Useless" 余数实际上太大而无法使用第一种方法的任何变体，那么简单的 Promise 分辨率基本上就是答案，对于 aggregate 和另一个用于基本计数并简单地做数学：
let [docs, count] = await Promise.all([
Model.aggregate([
{ "$group": {
"_id": "$setting",
"counting": { "$sum": "$counting" }
}},
{ "$sort": { "counting": -1 } },
{ "$limit": 2 },
]),
Model.count().exec()
]);
docs = [
...docs,
{
"_id": "Useless",
"counting": count - docs.reduce((o,e) => o + e.counting, 0)
}
];
或者没有async/await:
Promise.all([
Model.aggregate([
{ "$group": {
"_id": "$setting",
"counting": { "$sum": "$counting" }
}},
{ "$sort": { "counting": -1 } },
{ "$limit": 2 },
]),
Model.count().exec()
]).then(([docs, count]) => ([
...docs,
{
"_id": "Useless",
"counting": count - docs.reduce((o,e) => o + e.counting, 0)
}
]).then( result => /* do something */ )
这基本上是古老的“总页数”方法的一种变体，只需运行单独的查询来计算集合项。
运行单独的请求通常是执行此操作的古老方法，并且通常性能最佳。其余解决方案主要针对“聚合技巧”，因为这是您所要求的，这就是您通过在同一事物上显示不同变体得到的答案。
一个变体将所有结果放入一个文档中（在可能的情况下，当然是由于 BSON 限制），而其他变体基本上通过以不同的形式再次运行查询来改变“古老”的方法。 $facet 并联和$lookup 串联。