MongoDB是一个非关系型数据库，它提供了强大的聚合框架，可以对数据进行复杂的处理和分析。在本文中，我们将使用MongoDB的聚合框架来统计美国各州的人口数据。
假设我们有一个名为people的集合，它存储了美国每个州的一些居民的信息，每个文档的结构如下：
其中，state字段表示居民所在的州的缩写。我们想要统计每个州的总人口数，也就是每个州有多少个文档。我们可以使用MongoDB的聚合框架来实现这个需求。
聚合框架是一种基于管道（pipeline）的数据处理方式，它可以将多个操作（stage）串联起来，对数据进行过滤、分组、排序、投影等操作，并输出最终结果。每个操作都会接收上一个操作的输出作为输入，并产生新的输出传递给下一个操作。我们可以使用db.collection.aggregate()方法来执行聚合操作。
为了统计每个州的总人口数，我们需要使用两个操作：$group和$sort。$group操作可以根据指定的字段或表达式将文档分组，并对每组文档进行聚合计算。$sort操作可以根据指定的字段或表达式对文档进行排序。
具体来说，我们需要先根据state字段将文档分组，并使用$sum累加器（accumulator）来计算每组文档的数量，然后根据数量降序排序。