MongoDB是一种非关系型数据库，它提供了灵活的数据模型和丰富的查询功能。其中，分组统计（group by）是一种常用的数据分析方法，它可以对数据集进行聚合操作，按照某些字段或表达式进行分组，并对每个分组进行统计或计算。
MongoDB支持两种方式进行分组统计：使用group函数或使用聚合管道（aggregation pipeline）。group函数是一种简单的方法，它接受一个文档作为参数，指定要分组的键、要计算的值和要应用的函数。例如，以下代码可以对orders集合按照customer_id进行分组，并计算每个分组的订单总数和总金额：
聚合管道是一种更强大的方法，它可以对数据集进行多个阶段的处理，每个阶段可以使用不同的操作符对数据进行过滤、转换、分组、排序等操作。聚合管道使用aggregate函数来执行，它接受一个数组作为参数，数组中的每个元素表示一个阶段。例如，以下代码可以实现与上面相同的功能，但是使用了聚合管道：
那么，这两种方式哪一种更优化呢？一般来说，聚合管道有以下优势：
1.聚合管道可以利用索引来加速查询，而group函数不能。
2.聚合管道可以在服务器端执行多个阶段的操作，减少网络传输的数据量，而group函数需要将所有数据传输到客户端进行处理。
3.聚合管道可以使用并行处理和流水线优化来提高性能，而group函数只能使用单线程执行。
因此，在大多数情况下，建议使用聚合管道来进行分组统计查询，以获得更好的性能和灵活性。当然，也需要根据具体的数据量和业务需求来选择合适的方法。