如何使用MongoDB C#驱动统计匹配文档Items子文档总数

统计集合中所有Type字段值为"Test"的文档内，Items数组包含的子文档总数量。示例数据中2条匹配文档各包含2个Items子项，预期返回统计结果为4。

根据数据规模可选择两种写法：

1. 客户端求和（小数据量场景） #

写法最简单，查询匹配文档后直接在应用内存中累加数组长度，建议通过投影只返回数组长度，减少不必要的数据传输：

// 替换为实际业务实体类型
var coll = GetCollection<YourDocumentType>();
long total = coll.Find(p => p.Type == "Test")
    // 仅投影Items数组长度，不返回完整文档，加空值判断避免异常
    .Project(p => p.Items != null ? p.Items.Length : 0)
    .ToEnumerable()
    .Sum();

注意：如果匹配的文档量级超过10万，不建议用这个方案，大量字段传输到应用侧会带来额外的网络和内存开销。

2. 服务端聚合（大数据量场景推荐） #

通过MongoDB聚合管道直接在数据库侧完成过滤、求和计算，不需要传输原始文档到应用端，性能更高：

// 替换为实际业务实体类型
var coll = GetCollection<YourDocumentType>();
var aggResult = coll.Aggregate()
    // 第一步：过滤Type为Test的文档
    .Match(p => p.Type == "Test")
    // 第二步：分组累加所有文档的Items数组长度
    .Group(
        key => 1,
        g => new { Total = g.Sum(p => p.Items != null ? p.Items.Length : 0) }
    )
    .FirstOrDefault();
long total = aggResult?.Total ?? 0;

如果使用的C# Mongo驱动版本较老，Lambda表达式无法正确映射数组长度计算，可以换成原生Bson写法，兼容性更好：

var coll = GetCollection<BsonDocument>();
var aggResult = coll.Aggregate()
    .Match(Builders<BsonDocument>.Filter.Eq("Type", "Test"))
    .Group(new BsonDocument
    {
        {"_id", 1},
        {"Total", new BsonDocument("$sum", new BsonDocument("$size", 
            new BsonDocument("$ifNull", new BsonArray{"$Items", new BsonArray()})
        ))}
    })
    .FirstOrDefault();
long total = aggResult?["Total"]?.AsInt64 ?? 0;

上述原生写法加了$ifNull逻辑，可自动处理文档中不存在Items字段、Items为null的异常场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mrcode