MongoDB是一种非关系型数据库，它以文档的形式存储数据。文档是一种类似于JSON的数据结构，可以包含不同类型和数量的字段。在MongoDB中，文档被组织在集合中，集合是文档的容器。那么，如果我们想要统计MongoDB中共有多少文档数据，应该怎么做呢？
有两种常用的方法可以实现这个目的：一种是使用db.collection.count()方法，另一种是使用MongoDB的聚合框架。
db.collection.count()方法是最简单的方法，它可以返回一个集合中满足指定条件的文档数量。例如，如果我们想要统计users集合中年龄大于18岁的用户数量，可以执行以下命令：
这个命令会返回一个数字，表示users集合中年龄大于18岁的文档数量。如果我们不指定任何条件，就可以得到集合中所有文档的数量：
这个方法的优点是简单快速，但是它也有一些局限性。首先，它只能对单个集合进行统计，不能跨集合或跨数据库进行统计。其次，它不能对文档中的子字段或数组进行统计，也不能进行复杂的分组或排序操作。最后，它可能会受到MongoDB服务器内存限制的影响，导致结果不准确或报错。
如果我们需要进行更复杂或更精确的文档数据统计，就可以使用MongoDB的聚合框架。聚合框架是一种强大的数据处理工具，它可以对集合中的文档进行各种变换和操作，生成新的结果集。聚合框架由一系列的阶段组成，每个阶段可以对输入的文档进行过滤、分组、排序、投影、连接等操作，并输出新的文档给下一个阶段。聚合框架支持多种聚合操作符和表达式，可以实现复杂的逻辑和计算。
要使用聚合框架进行文档数据统计，我们需要使用db.collection.aggregate()方法，并传入一个包含阶段定义的数组作为参数。例如，如果我们想要统计users集合中每个国家的用户数量，并按照数量降序排列，可以执行以下命令：
这个命令会返回一个新的结果集，其中每个文档包含两个字段：_id和count。_id字段表示国家名称，count字段表示该国家用户数量。结果集按照count字段降序排列。
这个方法的优点是灵活强大，可以实现多种统计需求，并且结果准确可靠。但是它也有一些缺点。首先，它比db.collection.count()方法更复杂和耗时，需要编写更多的代码和逻辑。