NoSQL查询统计功能怎么选？这3款工具真香

做数据分析或者开发后台系统，少不了跟数据打交道。传统关系型数据库用着顺手，可一旦数据量上来，比如用户行为日志、商品浏览记录这种海量非结构化数据，MySQL就开始卡了。这时候很多人转向NoSQL，但问题来了——NoSQL虽然写入快、扩展性好，查询和统计功能却五花八门，挑得人眼花。

为什么NoSQL的统计功能这么关键？

举个例子，你做个电商小程序，想看“昨天哪个城市的用户下单最多”，或者“最近一周某类商品的访问趋势”。这些都不是简单查一条记录，而是要聚合、分组、计数。如果数据库本身不支持高效的查询统计，你就得把数据导出来用Python跑，费时又难维护。

MongoDB：聚合管道玩得溜

MongoDB算是NoSQL里统计功能最完善的之一。它的聚合管道（aggregation pipeline）像流水线一样，一步步过滤、分组、计算。

db.orders.aggregate([
  { $match: { order_date: { $gte: new Date("2024-04-01") } } },
  { $group: { _id: "$city", total: { $sum: 1 } } },
  { $sort: { total: -1 } }
])

上面这段代码就能统计每个城市最近的订单量，写法直观，性能也扛得住。适合中小型企业做实时报表，配合MongoDB Compass可视化工具，运营人员也能看懂。

Redis + 模块：小数据快出结果

如果你要的是“秒级响应”的统计，比如实时展示直播间在线人数变化，Redis是个好选择。它本身是键值存储，但加上RedisJSON和RedisTimeSeries模块后，也能做轻量级查询。

TS.RANGE user_online_count 1712000000 1712086400 AGGREGATION COUNT 60

这条命令能按分钟聚合时间段内的在线峰值，特别适合监控类场景。缺点是数据模型得提前设计好，不适合复杂多维分析。

Cassandra + Spark：大数据平台搭档

要是你公司每天新增上亿条数据，比如物联网设备上报记录，Cassandra能扛住写入压力。但它原生查询能力弱，得搭配Apache Spark来做统计分析。

spark.sql("SELECT device_id, avg(temperature) FROM sensor_data WHERE date = '2024-04-05' GROUP BY device_id")

这套组合适合有大数据团队的公司，灵活性高，能处理PB级数据。不过运维成本也高，小项目没必要上。

怎么选？看你的实际需求

如果你是初创团队，数据量中等，推荐直接上MongoDB，省心；要是追求极致响应速度，且统计维度固定，Redis加模块够用；真到了海量数据阶段，再考虑Cassandra+Spark这套重型方案。

NoSQL不是不能做统计，关键是选对工具。别盲目追新，适合自己业务节奏的，才是最好的。