# Aggregate.bucketAuto(object: Object): Aggregate
聚合阶段。将输入记录根据给定的条件划分成不同的组，每组即一个 bucket。与 bucket 的其中一个不同之处在于无需指定 boundaries，bucketAuto 会自动尝试将记录尽可能平均的分散到每组中。
# 参数
# object: Object
# 返回值
# Aggregate
# API 说明
每组分别作为一个记录输出，包含一个以包含组中最大值和最小值两个字段的对象为值的 _id 字段和一个以组中记录数为值的 count 字段。count 在没有指定 output 的时候是默认输出的。
bucketAuto 的形式如下：
bucketAuto({
groupBy: <expression>,
buckets: <number>,
granularity: <string>,
output: {
<output1>: <accumulator expr>,
...
<outputN>: <accumulator expr>
}
})
groupBy 是一个用以决定分组的表达式，会应用在各个输入记录上。可以用 $ 前缀加上要用以分组的字段路径来作为表达式。除非用 default 指定了默认值，否则每个记录都需要包含指定的字段，且字段值必须在 boundaries 指定的范围之内。
buckets 是一个用于指定划分组数的正整数。
granularity 是可选枚举值字符串，用于保证自动计算出的边界符合给定的规则。这个字段仅可在所有 groupBy 值都是数字并且没有 NaN 的情况下使用。枚举值包括：R5、R10、R20、R40、R80、1-2-5、E6、E12、E24、E48、E96、E192、POWERSOF2。
output 可选，用以决定输出记录除了 _id 外还要包含哪些字段，各个字段的值必须用累加器表达式指定。当 output 指定时，默认的 count 是不会被默认输出的，必须手动指定：
output: {
count: $.sum(1),
...
<outputN>: <accumulator expr>
}
在以下情况中，输出的分组可能会小于给定的组数：
- 输入记录数少于分组数
groupBy计算得到的唯一值少于分组数granularity的间距少于分组数granularity不够精细以至于不能平均分配到各组
# granularity 详细说明
granularity 用于保证边界值属于一个给定的数字序列。
# Renard 序列
Renard 序列是以 10 的 5 / 10 / 20 / 40 / 80 次方根来推导的、在 1.0 到 10.0 (如果是 R80 则是 10.3) 之间的数字序列。
设置 granularity 为 R5 / R10 / R20 / R40 / R80 就把边界值限定在序列内。如果 groupBy 的值不在 1.0 到 10.0 (如果是 R80 则是 10.3) 内，则序列数字会自动乘以 10。
# E 序列
E 序列是以 10 的 6 / 12 / 24 / 48 / 96 / 192 次方跟来推导的、带有一个特定误差的、在 1.0 到 10.0 之间的数字序列。
# 1-2-5 序列
1-2-5 序列 表现与三值 Renard 序列一样。
# 2的次方序列
由 2 的各次方组成的序列数字。
# 示例
假设集合 items 有如下记录：
{
_id: "1",
price: 10.5
}
{
_id: "2",
price: 50.3
}
{
_id: "3",
price: 20.8
}
{
_id: "4",
price: 80.2
}
{
_id: "5",
price: 200.3
}
对上述记录进行自动分组，分成三组：
const $ = db.command.aggregate
db.collection('items').aggregate()
.bucketAuto({
groupBy: '$price',
buckets: 3,
})
.end()
返回结果如下：
{
"_id": {
"min": 10.5,
"max": 50.3
},
"count": 2
}
{
"_id": {
"min": 50.3,
"max": 200.3
},
"count": 2
}
{
"_id": {
"min": 200.3,
"max": 200.3
},
"count": 1
}