MongoDB是一种非关系型数据库，它以文档的形式存储数据，提供了灵活和高性能的数据处理能力。MongoDB的一个重要特性是聚合统计，它可以对数据集进行复杂的分组、过滤、排序、计算和转换操作，从而得到有价值的信息和洞察。
MongoDB聚合统计的原理是基于管道（pipeline）的概念，即将数据集按照一系列的阶段（stage）进行处理，每个阶段都可以对数据进行某种操作，并将结果传递给下一个阶段，最终输出聚合后的结果。MongoDB提供了多种阶段类型，例如：
1.$match：用于过滤数据，只保留符合条件的文档
2.$group：用于分组数据，可以对每个分组进行聚合操作，例如求和、平均、计数等
3.$sort：用于排序数据，可以按照一个或多个字段进行升序或降序排序
4.$project：用于投影数据，可以选择或排除某些字段，或者创建新的字段
5.$unwind：用于展开数组字段，将每个数组元素作为一个独立的文档输出
6.$lookup：用于连接其他集合，可以根据某个字段进行关联查询
MongoDB聚合统计的应用场景非常广泛，例如：
1.统计用户的行为和偏好，例如访问次数、停留时间、购买记录等
2.分析业务的运营和效果，例如销售额、利润率、客户满意度等
3.生成报表和图表，例如月度报告、趋势图、饼图等
MongoDB聚合统计的优势是：
1.灵活和强大，可以实现各种复杂的逻辑和功能
2.高效和可扩展，可以利用索引和分片提高性能和可靠性
3.易于使用和理解，可以使用JSON格式的语法编写聚合表达式
以下是一个简单的MongoDB聚合统计的示例，假设有一个名为orders的集合，存储了订单信息，每个文档包含以下字段：
1._id：订单编号
2.customer：客户姓名
3.date：订单日期
4.items：订单中包含的商品列表，每个商品包含以下字段：
5.name：商品名称
6.price：商品单价
7.quantity：商品数量
现在要求统计每个客户在2020年1月份购买了哪些商品以及总金额。