mongodb如何返回符合查询条件的子文档

1.统计一般是后台脚本，计算完成后，放到存储表中

2.除了aggregate，如果不是即时计算，可以使用mongodb的mapreduce

3.这些统计函数，都有一个map函数，在map的时候，做数据的处理

4.订单本身就没有多少数据，一天几千条数据就很多了，统计数据一般都不是即时查询，都是计算完成后放到表里，然后去统计完成后的表中查询数据，因此也无所谓效率（前提是数据量不大）。

1、上面的问题可以这样解决：

[
	'$unwind' => 'order_data'
],
[
	'$match' => [
		'order_data.product_price' => [
			'$gt' => 5
		]
	]
],
[
	'$group' => [
		'_id' => 'order_id',
		'total' => [
			'$sum' => '$order_data.product_price'
		]
	]
]

2、问这个问题的时候其实还没怎么了解过aggregate，捣鼓了一段时间后觉得aggregate非常灵活

3、aggregate自带大量的表达式，可以写出很复杂的运算方法，这种运算统计如果用php后台脚本来写个人感觉非常丑陋和难以维护；

4、在即时查询上aggregate的处理速度比想象中快，不过这可能是项目的数据不太多的原因；现在的项目就是把订单保存成跟fecshop比较类似的结构，在各种查询上用aggregate来处理。

5、用aggregate实在开阔了眼界，个人感觉这比excel的统计功能还厉害

@liu23 #2楼

mongodb有aggregate和mapreduce两种统计方式

mapreduce是线下处理数据的，可以处理千万以上的数据，限制小，还可以在mongo各个分片上面进行计算。

aggregate用于即时计算，使用的语法类似于linux中的管道，另外，使用还是有限制的，计算完的数据有mongodb文档的最大16MB的限制，另外比较耗费内存。 做即时统计，专业的还是elasticSearch，mongodb的aggregate前期是可以用的，如果数据量上来了，并发高了，可以改成elasticSearch

@Fecshop #3楼 那看来我了解的还不够多。。谢谢版主提供的方向！

@Fecshop #3楼 请问版主利用elasticSearch做即时统计后是否还有把数据储存在mongodb的必要？储存的数据更新比较频繁

如果做存储，可以用mapreduce，结果存储，然后，读取从结果数据中查询即可