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这里接受的最高答案是这样的：

uniqueIds: { $addToSet: "$_id" },

这也将为您返回一个名为id的新字段，其中包含ID列表。 但是，如果您只想要该字段及其数量怎么办？ 然后就是这样：

db.collection.aggregate([

{$group: { _id: {name: "$name"},

count: {$sum: 1} } },

{$match: { count: {"$gt": 1} } }

]);

为了说明这一点，如果您来自MySQL和PostgreSQL之类的SQL数据库，则习惯于聚合函数(例如COUNT()，SUM()，MIN()，MAX())，这些函数与GROUP BY语句一起使用，可用于 例如，查找表中列值出现的总数。

SELECT COUNT(*), my_type FROM table GROUP BY my_type;

+----------+-----------------+

| COUNT(*) | my_type |

+----------+-----------------+

| 3 | Contact |

| 1 | Practice |

| 1 | Prospect |

| 1 | Task |

+----------+-----------------+

如您所见，我们的输出显示每个my_type值出现的计数。 要在MongoDB中查找重复项，我们将以类似的方式解决该问题。 MongoDB具有聚合操作，可以将多个文档中的值分组在一起，并且可以对分组的数据执行各种操作以返回单个结果。 这是在SQL中聚合函数的类似概念。

假设有一个名为contacts的集合，初始设置如下所示：

db.contacts.aggregate([ ... ]);

此聚合函数采用一组聚合运算符，在我们的示例中，我们希望使用$ group运算符，因为我们的目标是根据字段的计数(即字段值的出现次数)对数据进行分组。

db.contacts.aggregate([

{$group: {

_id: {name: "$name"}

}

}

]);

这种方法有点特质。 _id字段是使用分组依据运算符所必需的。 在这种情况下，我们将$ name字段分组。 _id中的键名可以有任何名称。 但是我们使用名称是因为这里很直观。

通过仅使用$ group运算符运行聚合，我们将获得所有名称字段的列表(无论它们在集合中出现一次还是多次)：

db.contacts.aggregate([

{$group: {

_id: {name: "$name"}

}

}

]);

{ "_id" : { "name" : "John" } }

{ "_id" : { "name" : "Joan" } }

{ "_id" : { "name" : "Stephen" } }

{ "_id" : { "name" : "Rod" } }

{ "_id" : { "name" : "Albert" } }

{ "_id" : { "name" : "Amanda" } }

请注意上面的聚合方式。 它获取了带有名称字段的文档，并返回提取的名称字段的新集合。

但是我们想知道的是字段值会出现多少次。 $ group运算符采用一个计数字段，该字段使用$ sum运算符将表达式1添加到该组中每个文档的总数中。 因此$ group和$ sum一起返回给定字段(例如名称)产生的所有数值的总和。

db.contacts.aggregate([

{$group: {

_id: {name: "$name"},

count: {$sum: 1}

}

}

]);

{ "_id" : { "name" : "John" }, "count" : 1 }

{ "_id" : { "name" : "Joan" }, "count" : 3 }

{ "_id" : { "name" : "Stephen" }, "count" : 2 }

{ "_id" : { "name" : "Rod" }, "count" : 3 }

{ "_id" : { "name" : "Albert" }, "count" : 2 }

{ "_id" : { "name" : "Amanda" }, "count" : 1 }

由于目标是消除重复项，因此需要多执行一个步骤。 要仅获取计数大于一个的组，可以使用$ match运算符过滤结果。 在$ match运算符中，我们将告诉它查看count字段，并使用代表“大于”的$ gt运算符和数字1告诉它查找大于1的计数。

db.contacts.aggregate([

{$group: { _id: {name: "$name"},

count: {$sum: 1} } },

{$match: { count: {"$gt": 1} } }

]);

{ "_id" : { "name" : "Joan" }, "count" : 3 }

{ "_id" : { "name" : "Stephen" }, "count" : 2 }

{ "_id" : { "name" : "Rod" }, "count" : 3 }

{ "_id" : { "name" : "Albert" }, "count" : 2 }

附带说明一下，如果通过像Mongoid for Ruby这样的ORM使用MongoDB，则可能会出现以下错误：

The 'cursor' option is required, except for aggregate with the explain argument

这很可能意味着您的ORM已过时，并且正在执行MongoDB不再支持的操作。 因此，更新您的ORM或找到修复程序。 对于Mongoid，这是我的解决方法：

module Moped

class Collection

# Mongo 3.6 requires a `cursor` option be passed as part of aggregate queries. This overrides

# `Moped::Collection#aggregate` to include a cursor, which is not provided by Moped otherwise.

#

# Per the [MongoDB documentation](https://docs.mongodb.com/manual/reference/command/aggregate/):

#

# Changed in version 3.6: MongoDB 3.6 removes the use of `aggregate` command *without* the `cursor` option unless

# the command includes the `explain` option. Unless you include the `explain` option, you must specify the

# `cursor` option.

#

# To indicate a cursor with the default batch size, specify `cursor: {}`.

#

# To indicate a cursor with a non-default batch size, use `cursor: { batchSize: }`.

#

def aggregate(*pipeline)

# Ordering of keys apparently matters to Mongo -- `aggregate` has to come before `cursor` here.

extract_result(session.command(aggregate: name, pipeline: pipeline.flatten, cursor: {}))

end

private

def extract_result(response)

response.key?("cursor") ? response["cursor"]["firstBatch"] : response["result"]

end

end

end