我们一般通过表达式$sum来计算总和。因为MongoDB的文档有数组字段，所以可以简单的将计算总和分成两种：
1，统计符合条件的所有文档的某个字段的总和；
2，统计每个文档的数组字段里面的各个数据值的和。这两种情况都可以通过$sum表达式来完成。
以上两种情况的聚合统计，分别对应与聚合框架中的 $group 操作步骤和 $project 操作步骤。
1.$group
直接看例子吧。
Case 1
测试集合mycol中的数据如下：
{
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
}
现在我们通过以上集合计算每个作者所写的文章数，使用aggregate()计算
db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : 1}}}])
查询结果如下：
/* 1 */
{
"_id" : "Neo4j",
"num_tutorial" : 1
},
/* 2 */
{
"_id" : "runoob.com",
"num_tutorial" : 2
}
Case 2
统计每个作者被like的总和，计算表达式：
db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : "$likes"}}}])
查询结果如下;
/* 1 */
{
"_id" : "Neo4j",
"num_tutorial" : 750
},
/* 2 */
{
"_id" : "runoob.com",
"num_tutorial" : 110
}
Case 3
上面例子有些简单，我们再丰富一下，测试集合sales的数据如下：
{ "_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") }
需要完成的目标是，基于日期分组，统计每天的销售额，聚合公式为：
db.sales.aggregate(
[
{
$group:
{
_id: { day: { $dayOfYear: "$date"}, year: { $year: "$date" } },
totalAmount: { $sum: { $multiply: [ "$price", "$quantity" ] } },
count: { $sum: 1 }
}
}
]
)
查询结果是：
{ "_id" : { "day" : 46, "year" : 2014 }, "totalAmount" : 150, "count" : 2 }
{ "_id" : { "day" : 34, "year" : 2014 }, "totalAmount" : 45, "count" : 2 }
{ "_id" : { "day" : 1, "year" : 2014 }, "totalAmount" : 20, "count" : 1 }
2.$project阶段
Case 4
假设存在一个 students 集合，其数据结构如下：
{ "_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 }
现在的需求是统计每个学生的 平常的测验分数总和、实验分数总和、期末其中分数总和。
db.students.aggregate([
{
$project: {
quizTotal: { $sum: "$quizzes"},
labTotal: { $sum: "$labs" },
examTotal: { $sum: [ "$final", "$midterm" ] }
}
}
])
其查询输出结果如下：
{ "_id" : 1, "quizTotal" : 23, "labTotal" : 13, "examTotal" : 155 }
{ "_id" : 2, "quizTotal" : 19, "labTotal" : 16, "examTotal" : 175 }
{ "_id" : 3, "quizTotal" : 14, "labTotal" : 11, "examTotal" : 148 }
参考文献：
https://www.runoob.com/mongodb/mongodb-aggregate.html
https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/aggregation/sum/index.html
总结
以上所述是小编给大家介绍的MongoDB 中聚合统计计算--$SUM表达式,希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持！
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
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据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。