深入探究MongoDB的统计功能，实现数据分析的高效管控

MongoDB是多功能的NoSQL数据库，可以实现数据存储、检索、管理等功能。其中，MongoDB的统计功能令其成为从数据分析的角度来看，一种十分实用的数据库系统。下面，我们将深入探究MongoDB的统计功能，对怎么实现数据分析的高效管控进行一个讨论。

首先，MongoDB可使用聚合函数来实现对一个集合里的数据进行分组和统计功能，其中，经常使用的聚合管道函数和语法格式以下：

db.collection.aggregate ([{ $ group: { _id：{ field1： “$ field1”，field2： “$ field2”}，count：{ $ sum：1} } }] )

以上述格式语法为基础，我们可以对集合数据进行分组，并获得每组中数据项的统计数据，从而实现数据分析的高效管控。

另外，MongoDB还支持使用MapReduce函数来实现数据分析，该函数为用户可以计算、汇总、搜索数据并输出结果，MapReduce函数的语法格式以下所示：

var mapFunction = function（）{ //映照功能}

var reduceFunction = function（key，values）{ //归约功能}

db.collection.mapReduce（mapFunction，reduceFunction）

从MapReduce函数的使用方式来看，可以明显看出，它和聚合函数的原理类似，只是将映照和归约操作封装在函数中，使代码的可读性更高，也更简洁。

归纳起来，MongoDB的统计功能确切十分实用，可以极大程度上提高用户对数据分析的高效管控能力。聚合函数和MapReduce函数特别能够满足此类需求，它们使得用户可以更加高效地进行数据统计及分析工作。