我們一般通過表達式$sum來計算總和。因為MongoDB的文檔有數組字段，所以可以簡單的將計算總和分成兩種：
1，統計符合條件的所有文檔的某個字段的總和；
2，統計每個文檔的數組字段里面的各個數據值的和。這兩種情況都可以通過$sum表達式來完成。
以上兩種情況的聚合統計，分別對應與聚合框架中的 $group 操作步驟和 $project 操作步驟。
1.$group
直接看例子吧。
Case 1
測試集合mycol中的數據如下：
{
title: 'MongoDB Overview',
description: 'MongoDB is no sql database',
by_user: 'runoob.com',
url: 'http://www.runoob.com',
tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
likes: 100
},
{
title: 'NoSQL Overview',
description: 'No sql database is very fast',
by_user: 'runoob.com',
url: 'http://www.runoob.com',
tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
likes: 10
},
{
title: 'Neo4j Overview',
description: 'Neo4j is no sql database',
by_user: 'Neo4j',
url: 'http://www.neo4j.com',
tags: ['neo4j', 'database', 'NoSQL'],
likes: 750
}
現在我們通過以上集合計算每個作者所寫的文章數，使用aggregate()計算
db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : 1}}}])
查詢結果如下：
/* 1 */
{
"_id" : "Neo4j",
"num_tutorial" : 1
},
/* 2 */
{
"_id" : "runoob.com",
"num_tutorial" : 2
}
Case 2
統計每個作者被like的總和，計算表達式：
db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : "$likes"}}}])
查詢結果如下;
/* 1 */
{
"_id" : "Neo4j",
"num_tutorial" : 750
},
/* 2 */
{
"_id" : "runoob.com",
"num_tutorial" : 110
}
Case 3
上面例子有些簡單，我們再豐富一下，測試集合sales的數據如下：
{ "_id" : 1, "item" : "abc", "price" : 10, "quantity" : 2, "date" : ISODate("2014-01-01T08:00:00Z") }
{ "_id" : 2, "item" : "jkl", "price" : 20, "quantity" : 1, "date" : ISODate("2014-02-03T09:00:00Z") }
{ "_id" : 3, "item" : "xyz", "price" : 5, "quantity" : 5, "date" : ISODate("2014-02-03T09:05:00Z") }
{ "_id" : 4, "item" : "abc", "price" : 10, "quantity" : 10, "date" : ISODate("2014-02-15T08:00:00Z") }
{ "_id" : 5, "item" : "xyz", "price" : 5, "quantity" : 10, "date" : ISODate("2014-02-15T09:05:00Z") }
需要完成的目標是，基于日期分組，統計每天的銷售額，聚合公式為：
db.sales.aggregate(
[
{
$group:
{
_id: { day: { $dayOfYear: "$date"}, year: { $year: "$date" } },
totalAmount: { $sum: { $multiply: [ "$price", "$quantity" ] } },
count: { $sum: 1 }
}
}
]
)
查詢結果是：
{ "_id" : { "day" : 46, "year" : 2014 }, "totalAmount" : 150, "count" : 2 }
{ "_id" : { "day" : 34, "year" : 2014 }, "totalAmount" : 45, "count" : 2 }
{ "_id" : { "day" : 1, "year" : 2014 }, "totalAmount" : 20, "count" : 1 }
2.$project階段
Case 4
假設存在一個 students 集合，其數據結構如下：
{ "_id": 1, "quizzes": [ 10, 6, 7 ], "labs": [ 5, 8 ], "final": 80, "midterm": 75 }
{ "_id": 2, "quizzes": [ 9, 10 ], "labs": [ 8, 8 ], "final": 95, "midterm": 80 }
{ "_id": 3, "quizzes": [ 4, 5, 5 ], "labs": [ 6, 5 ], "final": 78, "midterm": 70 }
現在的需求是統計每個學生的 平常的測驗分數總和、實驗分數總和、期末其中分數總和。
db.students.aggregate([
{
$project: {
quizTotal: { $sum: "$quizzes"},
labTotal: { $sum: "$labs" },
examTotal: { $sum: [ "$final", "$midterm" ] }
}
}
])
其查詢輸出結果如下：
{ "_id" : 1, "quizTotal" : 23, "labTotal" : 13, "examTotal" : 155 }
{ "_id" : 2, "quizTotal" : 19, "labTotal" : 16, "examTotal" : 175 }
{ "_id" : 3, "quizTotal" : 14, "labTotal" : 11, "examTotal" : 148 }
參考文獻：
https://www.runoob.com/mongodb/mongodb-aggregate.html
https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/aggregation/sum/index.html
總結
以上所述是小編給大家介紹的MongoDB 中聚合統計計算--$SUM表達式,希望對大家有所幫助，如果大家有任何疑問請給我留言，小編會及時回復大家的。在此也非常感謝大家對腳本之家網站的支持！
如果你覺得本文對你有幫助，歡迎轉載，煩請注明出處，謝謝！
您可能感興趣的文章:- 基于Django統計博客文章閱讀量
- django項目用higcharts統計最近七天文章點擊量
- 使用django的ORM框架按月統計近一年內的數據方法
- Golang 函數執行時間統計裝飾器的一個實現詳解
- Vue自定義指令上報Google Analytics事件統計的方法
- Golang 統計字符串字數的方法示例
- 利用Celery實現Django博客PV統計功能詳解
- MongoDB中強大的統計框架Aggregation使用實例解析
- Google 統計圖表（Flash）小插件
- go語言之給定英語文章統計單詞數量(go語言小練習)
