1. MongoDB简介
MongoDB，全称“面向文档的数据库管理系统”，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。它将数据存储在称为BSON的二进制JSON格式中，这意味着MongoDB可以非常快速地处理大量结构化和半结构化数据。
2. MongoDB存储类型
2.1 文档型数据
MongoDB的核心存储类型是文档型数据，这些数据以BSON格式存储在MongoDB数据库中。一个文档可以是一个简单的键值对集合，也可以是一个包含嵌套结构和数组的复杂对象。
{
"name": "John",
"age": 30,
"address": {
"street": "123 Main Street",
"city": "New York",
"state": "NY",
"zipcode": "10001"
},
"phoneNumbers": [
{"type": "home", "number": "555-555-5555"},
{"type": "work", "number": "444-444-4444"}
]
}
这个文档中包含了一个简单的键值对、一个嵌套的对象地址以及一个嵌套的数组phoneNumbers。不同于传统关系型数据库管理系统，文档型数据库不一定需要定义每个字段，并且可以动态添加、删除、修改每个文档的字段，这使得文档型数据库非常适合于需要处理半结构化数据和快速迭代开发的应用程序。
2.2 JSON数据
JSON是一种轻量级的数据格式，广泛用于Web应用程序之间的数据传输，MongoDB完全支持JSON类型数据，使得应用程序无需进行复杂的数据格式转换即可直接将数据存储到MongoDB数据库，并支持使用JSON进行查询。
3. MongoDB文档型数据统计分析
MongoDB具有内置的聚合框架，能够根据查询条件对文档型数据进行聚合分析。
3.1 条件查询
条件查询是MongoDB的基础查询功能，可以根据指定的条件查询符合条件的文档。在MongoDB中，可以使用find()命令来进行条件查询。下面的例子查询了年龄大于25岁的人员信息：
db.users.find({"age": {"$gt": 25}})
这个查询语句中使用了$gt操作符，表示大于。$gt操作符是MongoDB中的一个比较操作符，用于比较字段值，其他的比较操作符包括$lt（小于）、$gte（大于等于）、$lte（小于等于）、$eq（等于）等。
3.2 聚合查询
聚合查询是MongoDB的高级查询功能，用于根据指定的条件对文档型数据进行统计分析，包括计数、求和、平均数、最大值、最小值等操作。在MongoDB中，可以使用aggregate()命令进行聚合查询。下面的例子统计了所有人员的平均年龄：
db.users.aggregate(
[
{
$group:
{
_id: null,
avgAge: { $avg: "$age" }
}
}
]
)
这个聚合查询语句中使用了$group操作符和$avg操作符，$group操作符按照指定的字段对文档进行分组，$avg操作符用于计算指定字段的平均值。运行结果会返回一个JSON格式的对象，其中avgAge字段是所有年龄的平均值。
3.3 地理位置查询
在处理地理位置数据时，MongoDB提供了内置的支持，可以进行地理位置查询和地理位置索引。下面的例子查询最近10公里内的人员信息：
db.users.find(
{ location:
{ $near :
{
$geometry: {
type: "Point",
coordinates: [ longitude, latitude ]
},
$maxDistance: 10000
}
}
}
)
这个查询语句中使用了$near操作符和$geometry操作符，$near操作符用于查询最近的文档，$geometry操作符表示地理位置坐标。运行结果会返回距离指定地理坐标最近的人员信息。
4. 总结
MongoDB作为一种文档型数据库，采用了BSON格式存储数据，支持JSON数据类型和文档型数据类型。它具有内置的聚合框架，能够对文档型数据进行条件查询、聚合查询和地理位置查询等操作，为应用程序提供了丰富的查询接口和统计分析功能，使得开发人员能够以更加高效和快速的方式进行数据开发和应用开发。