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 $unwind (文档地址)把 tips 这个数组对象变成扁平的结构（把数组中的每个对象拆分出来与当前文档重新组合，达到消数组的效果）
上面数据根据以下查询语句的前后变化
扁平化前：
db.getCollection('topics').find({"teach_id":10010943})
扁平化后：
db.getCollection('topics').aggregate({'$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
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