1. MongoDB统计查询结果数量
MongoDB是使用非关系型数据库，使用MongoDB进行查询时，需要统计查询结果的数量。在MongoDB中，可以使用以下方法来统计查询结果的数量：
1.1 count()方法
count()方法是MongoDB的原生方法，它可以用于统计查询结果的数量。使用方法如下：
db.collection.count()
其中，db.collection表示查询的数据集合。这个命令会返回数据集合中的文档数。
例如，在一个存储订单数据的集合中，我们可以使用以下命令来统计订单数量：
db.orders.count()
注意：在MongoDB 2.6版本以上，count()方法已被弃用，可以使用countDocuments()方法代替。
1.2 find()方法
在使用find()方法查询数据时，可以使用count()方法来统计查询结果的数量。其语法如下：
db.collection.find(query).count()
其中，db.collection表示查询的数据集合，query表示查询条件。这个命令会返回符合查询条件的文档数量。
例如，在一个存储学生数据的集合中，我们可以使用以下命令来统计年龄大于20岁的学生数量：
db.students.find({age: {$gt: 20}}).count()
注意：在MongoDB 4.0版本以上，建议使用estimatedDocumentCount()方法代替count()方法，可以提高查询效率。
1.3 aggregate()方法
aggregate()方法是MongoDB中非常强大的聚合函数，也可以用于统计查询结果的数量。其语法如下：
db.collection.aggregate([{$match: {query}}, {$group: {_id: null, count: {$sum: 1}}}])
其中，db.collection表示查询的数据集合，query表示查询条件。这个命令会返回符合查询条件的文档数量。
例如，在一个存储商品数据的集合中，我们可以使用以下命令来统计每个类别的商品数量：
db.products.aggregate([
{$group: {_id: "$category", count: {$sum: 1}}}
])
注意：aggregate()方法是比较复杂的聚合函数，需要灵活运用。
2. MongoDB统计嵌套文档数量
在MongoDB中，有时查询结果可能包含嵌套文档，需要统计嵌套文档的数量。可以使用以下方法来实现：
2.1 $size操作符
$size操作符可以统计嵌套数组中的元素数量。其语法如下：
db.collection.find({arrayField: {$size: size}})
其中，db.collection表示查询的数据集合，arrayField表示要查询的数组字段，size表示数组元素的数量。
例如，在一个存储班级数据的集合中，我们可以使用以下命令来统计班级中学生的数量：
db.classes.find({students: {$size: 30}})
注意：$size操作符只能作用于数组字段，不能用于嵌套文档。
2.2 $reduce操作符
$reduce操作符可以统计嵌套文档的数量。其语法如下：
db.collection.aggregate([
{$project: {count: {$reduce: {
input: "$arrayField",
initialValue: 0,
in: {$add: ["$$value", {$cond: [{$isArray: "$$this"}, {$reduce: {
input: "$$this",
initialValue: 0,
in: {$add: ["$$value", {$cond: [{$isNumber: "$$this"}, 1, 0]}]}}
}, {$cond: [{$isNumber: "$$this"}, 1, 0]}]
}]}
}}}}
])
其中，db.collection表示查询的数据集合，arrayField表示要查询的嵌套字段。这个命令会返回嵌套字段的文档数量。
例如，在一个存储部门数据的集合中，我们可以使用以下命令来统计每个部门的员工数量：
db.departments.aggregate([
{$project: {count: {$reduce: {
input: "$employees",
initialValue: 0,
in: {$add: ["$$value", {$cond: [{$isArray: "$$this"}, {$reduce: {
input: "$$this",
initialValue: 0,
in: {$add: ["$$value", {$cond: [{$isObject: "$$this"}, 1, 0]}]}
}}, {$cond: [{$isObject: "$$this"}, 1, 0]}]}
}}}}
])
注意：$reduce操作符可以统计嵌套文档的数量，但需要使用复杂的操作符。
3. MongoDB统计查询结果中唯一值的数量
在MongoDB中，有时候需要统计查询结果中某个字段的唯一值的数量，可以使用以下方法来实现：
3.1 distinct()方法
distinct()方法可以统计指定字段的唯一值的数量。其语法如下：
db.collection.distinct(field, query)
其中，db.collection表示查询的数据集合，field表示要查询的字段，query表示查询条件。这个命令会返回符合查询条件的指定字段的唯一值。
例如，在一个存储学生数据的集合中，我们可以使用以下命令来统计学生的学科数量：
db.students.distinct("subject", {age: {$gt: 20}})
3.2 aggregation pipeline方法
可以使用aggregation pipeline方法统计查询结果中某个字段的唯一值的数量。其语法如下：
db.collection.aggregate([
{$match: {query}},
{$group: {_id: "$field", count: {$sum: 1}}}
])
其中，db.collection表示查询的数据集合，query表示查询条件，field表示要查询的字段。这个命令会返回符合查询条件的指定字段的唯一值及其数量。
例如，在一个存储产品数据的集合中，我们可以使用以下命令来统计不同分类的产品数量：
db.products.aggregate([
{$group: {_id: "$category", count: {$sum: 1}}}
])
注意：aggregation pipeline方法可以统计查询结果中某个字段的唯一值的数量，可以灵活运用。
4. MongoDB统计查询结果中重复值的数量
在MongoDB中，有时候需要统计查询结果中某个字段的重复值的数量，可以使用以下方法来实现：
4.1 aggregate()方法
可以使用aggregate()方法和$group操作符统计查询结果中某个字段的重复值的数量。其语法如下：
db.collection.aggregate([
{$match: {query}},
{$group: {_id: "$field", count: {$sum: 1}}},
{$match: {count: {$gt: 1}}}
])
其中，db.collection表示查询的数据集合，query表示查询条件，field表示要查询的字段。这个命令会返回符合查询条件的指定字段的重复值及其数量。
例如，在一个存储订单数据的集合中，我们可以使用以下命令来统计重复的订单号和数量：
db.orders.aggregate([
{$group: {_id: "$orderNumber", count: {$sum: 1}}},
{$match: {count: {$gt: 1}}}
])
4.2 mapReduce()方法
可以使用mapReduce()方法统计查询结果中某个字段的重复值的数量。其语法如下：
db.collection.mapReduce(
function() {emit(this.field, 1);},
function(key, values) {return Array.sum(values);},
{query: {query}, out: "outputCollection"}
)
db.outputCollection.find({})
其中，db.collection表示查询的数据集合，field表示要查询的字段，query表示查询条件，outputCollection表示输出的集合名称。这个命令会返回符合查询条件的指定字段的重复值和数量。
例如，在一个存储产品数据的集合中，我们可以使用以下命令来统计重复的产品名称和数量：
db.products.mapReduce(
function() {emit(this.name, 1);},
function(key, values) {return Array.sum(values);},
{out: "outputCollection"}
)
db.outputCollection.find({value: {$gt: 1}}, {_id: 0, _id1: "$_id", value: 1})
注意：mapReduce()方法可以统计查询结果中某个字段的重复值的数量，但较为复杂。
总结
以上就是MongoDB统计查询结果数量的方法，其中count()方法、distinct()方法、aggregation pipeline方法是最常用的统计方法。同时，根据查询结果中是否存在嵌套文档或重复值，需要使用不同的方法来实现。