MongoDB和MySQL是兩種流行的關系型數據庫。它們被廣泛用于各種應用程序，因為它們提供了一種易于使用的數據管理系統，可以輕松存儲和處理大量數據。然而，它們在統計數據時有所不同。

對于MongoDB，它使用聚合管道（Aggregation Pipeline）來處理數據，這個過程類似于一個工廠結構。數據首先過濾然后進入到管道，并經過一系列的轉換，最后產生期望的結果。下面是一個基本的MongoDB聚合操作的代碼示例：

db.users.aggregate([
{
$match: { age: { $gte: 18 } }
},
{
$group: { _id: "$gender", count: { $sum: 1 } }
}
]);

以上代碼意思是找到年齡大于或等于18歲的用戶，然后按照性別進行分組，并統計每個性別的人數。這個查詢語句將返回一個包含每個性別和相應人數的文檔。

另一方面，MySQL是一個關系型數據庫，使用SQL語言來操縱數據。MySQL有各種不同的聚合函數，比如COUNT、SUM、MIN、MAX等，可以用于統計數據。以下是一個基本的MySQL聚合操作的代碼示例：

SELECT gender, COUNT(*) as count
FROM users
WHERE age >= 18
GROUP BY gender;

以上代碼與MongoDB聚合操作相同，找到年齡大于或等于18歲的用戶，并按照性別進行分組，并統計每個性別的人數。這個查詢語句將返回一個包含每個性別和相應人數的結果。

總之，MongoDB和MySQL都可以用于數據統計，但它們使用的方法是不同的。MongoDB使用聚合管道，而MySQL使用SQL聚合函數。