MongoDB 是一个流行的开源NoSQL数据库系统，特别适合处理大规模数据和非结构化的数据。在本文中，我们将探讨如何在MongoDB中实现数组对象的求和操作，这在处理复杂查询时尤其有用。
我们要解决的问题是计算特定条件下数组内对象的属性之和。在给出的例子中，我们有一个名为`user`的集合，其中包含一个`data`字段，该字段是一个包含多个JSON对象的数组，每个对象都有`app_platform`和`user`属性。目标是找到日期为"2019-01-18 09"且`app_platform`为"ios"的所有记录，并计算这些记录中的`user`属性之和。
MongoDB 提供了一种聚合框架（Aggregation Framework），用于处理这类复杂的查询需求。这个框架允许我们通过一系列阶段（stages）处理数据，每个阶段都对数据进行转换，直到达到最终的结果。
以下是实现这一目标的步骤：
1. **$project** 阶段：在这个阶段，我们选择需要的字段，这里保留了`_id`、`data`和`date`字段。
2. **$match** 阶段：在此阶段，我们过滤出日期为"2019-01-18 09"的文档。
3. **$unwind** 阶段：这个操作符将`data`数组中的每个对象拆分为单独的文档，使得我们可以对每个对象分别进行处理。
4. **第二次$match** 阶段：再次过滤，只保留`app_platform`为"ios"的文档。
完成上述步骤后，数据已经准备好进行求和操作。接下来，我们使用以下两个阶段：
5. **$group** 阶段：这个阶段用于将文档分组。在这里，我们将所有文档归为一类，然后使用`$sum`操作符对`data.user`字段进行求和。
6. **$project**（可选）阶段：如果需要进一步处理结果，例如去除`_id`字段或添加其他计算字段，可以在最后添加一个`$project`阶段。
完整的MongoDB聚合查询如下：
```javascript
db.getCollection('user').aggregate([
{ $project: { _id: 1, data: 1, date: 1} },
{ $match: {"date": "2019-01-18 09"} },
{ $unwind: "$data" },
{ $match: { "data.app_platform": { $in: ["ios"]} } },
{ $group: { _id: null, totalUsers: { $sum: "$data.user" } } }
])
```
执行此查询后，你将得到一个文档，其中`totalUsers`字段包含了符合条件的`user`属性之和。
总结来说，MongoDB的聚合框架提供了一种强大的方式来处理和分析存储在文档数据库中的复杂数据。通过熟练运用`$project`、`$match`、`$unwind`和`$group`等操作符，你可以实现各种复杂的查询和数据处理任务，例如本例中的数组对象求和。这个例子展示了如何利用MongoDB的灵活性和功能来处理和汇总嵌套数据，这对于大数据分析和实时报告至关重要。
