Python PyMongo统计

我正在使用PyMongo，有一个大约500万条的收藏。每个条目都有一个国家代码字段

获得以下统计数据的最优雅的方式（以及最佳性能方面的方式）是什么：

US - 302000
CA - 180000
IN - 160000
DE - 125000
...

MongoDB对此是否有一种特殊的查询，还是应该使用普通Python字典在循环中进行查询

编辑： 条目示例：

update(
    {"id": user["id"]},
    {"$set": {
        ... some other fields
        "_country_code": "US",
        "_last_db_update": datetime.datetime.utcnow()}
    }, upsert=True)

---

看起来这是一项针对以下人员的任务：

将产生如下结果：

{
    "result" : [
        {
            "_id" : "US",
            "count" : 302000
        },
        {
            "_id" : "CA",
            "count" : 180000
        },
        ...
    ],
    "ok" : 1
}

使用pymongo执行相同的查询：

db.command('aggregate', 'collection', pipeline=[{"$group": {"_id": "$_country_code", "count": {"$sum": 1}}}])

---

希望对您有所帮助。

您能展示一个集合中条目的示例吗？好的，我已经添加了一个。您试图为每个

\u country\u code

字段获取的数字就是有多少带有国家代码的文档？是的！但解决方案应该是完全动态的。我不知道包括哪些国家。是的，看起来正是我需要的！非常感谢。

db.command('aggregate', 'collection', pipeline=[{"$group": {"_id": "$_country_code", "count": {"$sum": 1}}}])