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.<a href="https://www.gaodaima.com/tag/map" title="查看更多关于map的文章" target="_blank">map</a>Reduce(
function() {emit(key,value);}, //map 函数
function(key,values) {return reduceFunction}, //reduce 函数
{
out: collection,
query: document,
sort: document,
limit: number
}
)
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示例：
$db->command([
'<a href="https://www.gaodaima.com/tag/mapreduce" title="查看更多关于mapreduce的文章" target="_blank">mapreduce</a>' => 'orders',
'map' => 'function(){emit("money",this.money)}',
'reduce' => 'function(key, values){return Array.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'] ]] ]);
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