MOngoDB的排序是挺有用的 ，跟MySQL有明显的区别 。。
它的原生语法的第一个参数为条件限定，第二个参数为排序字段
db.news.find({},{'_id':1}) #1是升序 -1是降序
pymongo的写法为：
db.news.sort([('_id',-1)])
MongoDB的进阶使用，分组操作
db.collection.aggregate([array]);
array 可以是任何一个或多个操作符。
group和match的用法，使用sqlserver，group的用法很好理解，根据指定列进行分组统计，可以统计分组的数量，也能统计分组中的和或者平均值等。
group之前的match，是对源数据进行查询，group之后的match是对group之后的数据进行筛选
同理，sort，skip，limit也是同样的道理：
{_id:1,name:"a",status:1,num:1} ,{_id:2,name:"a",status:0,num:2},{_id:3,name:"b",status:1,num:3}
以下是我综合列出来的一些实例，
应用一：统计name的数量和总数：
db.collection.aggregate([{$group:{_id:"$name",count:{$sum:1},total:{$sum:"$num"}}])
应用二：统计status =1 的那么的数量：
db.collection.aggregate([
{$match:{status:1}},
{$group:{_id:"$name",count:{$sum:1}}}
])
应用三：统计那么的数量，并且数量为小于2的：
db.collection.aggregate([
{$group:{_id:"$name",count:{$sum:1}},
{$match:{count:{$lt:2}}}
])
多列group,根据name和status进行多列
db.collection.aggregate([
{$group:{_id:{name:"$name",st:"status"},count:{$sum:1}}}
])
$project 该操作符很简单
db.collections.aggregate([
{$project:{name:1,status:1}}
])
结果是，只有_id,name,status 三个字段的表数据，相当于sql表达式select _id,name,status from collection
$unwind
这个操作符可以将一个数组的文档拆分为多条文档，在特殊条件下有用，这个还没有研究过 ~~·
以上基本可以实现大部分统计了，group前条件，group后条件，是很重要的
多多练习 ， 我还差点