答案：MongoDB通过聚合管道实现数据统计，常用$group、$match等操作符进行分组、过滤和计算，支持总数统计、分类计数、均值求和及时间序列分析，结合索引与$match可优化性能，推荐使用countDocuments精确计数。
在 MongoDB 中进行数据统计，主要通过聚合管道（Aggregation Pipeline）来实现。它提供了强大且灵活的方式来处理和分析集合中的数据，支持分组、过滤、排序、计算等操作。
使用聚合管道（aggregate）进行统计
聚合是 MongoDB 最常用的统计方式，通过 $group、$match、$project 等阶段组合完成复杂统计任务。
常见统计需求及对应操作：统计文档总数：使用 $group 配合 $sum 按字段分组统计：比如按地区、时间、状态等分类计数 计算平均值、最大值、最小值、求和：使用 $avg、$max、$min、$sum 筛选后再统计：先用 $match 过滤数据
示例：统计用户表中各性别的数量
db.users.aggregate([
{ $group: { _id: “$gender”, count: { $sum: 1 } } }
])
返回结果类似：
{ “_id” : “男”, “count” : 150 }
{ “_id” : “女”, “count” : 130 }
简单计数：count 方法
如果只是统计满足条件的文档数量，可以直接使用 countDocuments() 方法。
db.collection.countDocuments({ status: “active” })
该方法会精确统计符合条件的文档数，推荐用于需要准确数量的场景。旧版的 count() 已不推荐使用。
仓库管理出入库数据统计图表
一款仓库管理出入库数据统计图表
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结合日期或范围做统计
常用于分析趋势，比如每日注册用户数。
db.users.aggregate([
{
$group: {
_id: {
year: { $year: “$createdAt” },
month: { $month: “$createdAt” },
day: { $dayOfMonth: “$createdAt” }
},
count: { $sum: 1 }
}
}
])
这样可以按天汇总数据，便于绘制图表或分析趋势。
性能优化建议
大数据量下统计可能较慢，注意以下几点：
确保查询字段有索引，尤其是用于 $match 和 $group 的字段 尽量先用 $match 缩小数据集，再进行分组计算 避免在大集合上全表扫描，合理设计聚合流程
基本上就这些。MongoDB 的统计能力依赖聚合框架，掌握常用操作符和结构后，能应对大多数数据分析需求。实际使用时结合具体业务调整查询逻辑即可。
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