这篇文章将为大家详细讲解有关mongodb求和的方法，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

mongodb求和的方法：

1、使用MapReduce求和

Map-Reduce是一种计算模型，简单的说就是将大批量的工作（数据）分解（MAP）执行，然后再将结果合并成最终结果（REDUCE）。

MongoDB提供的Map-Reduce非常灵活，对于大规模数据分析也相当实用。

以下是MapReduce的基本语法：

>db.collection.mapReduce(function(){emit(key,value);},//map函数function(key,values){returnreduceFunction},//reduce函数{out:collection,query:document,sort:document,limit:number})

示例：

$db->command(['mapreduce'=>'orders','map'=>'function(){emit("money",this.money)}','reduce'=>'function(key,values){returnArray.sum(values)}','query'=>$map,'out'=>'total_money']);

2、使用aggregate()方法

MongoDB中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等)，并返回计算后的数据结果。有点类似sql语句中的 count(*)。

aggregate() 方法的基本语法格式如下所示：

>db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)

示例：

$collection->aggregate([['$match'=>$map],['$group'=>['_id'=>null,'total_money'=>['$sum'=>'$money'],'total_money_usd'=>['$sum'=>'$money_usd']]]]);

关于mongodb求和的方法就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。