MongoDB除了基本查询功能之外，还有强大的聚合工具，其中包括：count()、distinct()、group()、mapreduce.
计数函数count
count是最简单的聚合工具，用于返回文档的数量：
>db.user.count() // 返回集合user的个数
传递查询文档时，则计算查询结果的数量:
>db.user.count({"age":{"$lt":20}}) // 返回年龄小于20岁的用户数
该函数对于分页时的总数非常有必要
去重函数distinct
distinct函数用来找出给定键的所有不同的值。使用时必须指定集合和键：
>db.runCommand({"distinct":"user","key":"age"}) // 获取age键的不同的值
有时候需要获取集合中所有不同的键，此时需要自己编写MapReduce，内置没有这样的函数。
values返回键所对应的所有不同的值，数组形式。
stats返回distinct过程的一些指标。
n:返回的集合数量，
nscanned:扫描过的文档数量，
timems:耗费的时间(毫秒)，
cursor:使用的索引(BasicCursor：无索引,BtreeCursor)
分组函数group
MongoDB会根据分组依据的键将集合分成若干个组，再聚合每个组内的文档。
>db.runCommand({"group":{
"ns":"user",
"key":"day",
"initial":{"time":0},
"$reduce":function(doc,prev){
if(doc.time>prev.time){
prev.price = doc.price;
prev.time = doc.time;
}
},
"condition":{"day":{"$gt":"2014/12/21"}}
}})
"ns":"user":指定分组的集合为user
"key":"day"：指定文档分组依据的键
"initial":{"time":0}每一组reduce函数调用的时间，会作为初始文档传递给后续过程。
"$reduce"：每个文档都对应一次这个调用。系统会传递两个参数：当前文档和累加器文档。
"condition":指定条件
使用完成器：finalizer
完成器finalizer用于精简数据库传给用户的数据，group命令的输出一定要能放到单个数据库响应中。
>db.runCommand({"group":{
"ns":"post",
"key":"{"tags":true}", // 等同于"key":"tags"
"initial":{"tags":{}},
"$reduce":function(doc,prev){
for(i in doc.tags){
if(doc.tags[i] in prev.tags){
prev.tags[doc.tags[i]]++;
}else{
Prev.tags[doc.tags[i]]=1;
},
"finalize":function(prev){
var mostPopular = 0;
for(i in prev.tags){
if(prev.tags[i]>mostPopular){
prev.tag=i;
mostPopular=prev.tags[i];
}
}
Detete prev.tags
}
}}})
将$reduce处理后的结果再进行处理，然后返回给客户端。
将函数作为键使用
定义分组函数时使用"$keyf"代替"key":
"$keyf":function(x){return x.category.toLowerCase();}
…
MapReduce
count、distict、group能做的事，MapReduce都能做。MapReduce的基本使用如下：
>mr=db.runCommand({"mapreduce":"user","map":map,"reduce":reduce})
"mapreduce":对哪个集合作处理
"map"：map函数，可以在上述命令前先定义
"reduce"：reduce函数，可以在上述命令前先定义
map函数使用函数emit返回要处理的值，this表示对当前文档的引用：
>map=function(){
for(var key in this){
emit(key,{ "count":1});
}};
reduce能处理emit返回的文档和其他reduce结构的各种组合：
>reduce=function(key,emits){
total = 0;
for(var I in emits){
total+=emits[i].count;
}
return {"count":total};
}
MapReduce函数的返回文档类似如下：
result:存放mapreduce结果的集合名，为临时集合，mapreduce连接关闭后自动删除。
timeMillis:操作花费的时间，单位毫秒
input:发生到map函数的文档个数
emit:在map函数中emit被调用的次数
output:结果集合中创建的文档数量。
MapReduce的其他可选键
MapReduce命令除了必须的键：mapreduce、map、reduce之外，还有如下的可选键：
finalize:对reduce的输出结果作进一步处理
keeptemp:连接关闭时，临时集合是否保存。
output:结果集合的名字，设定该项则隐含着keeptemp：true。
query:会在发往map函数前，先用指定条件过滤文档。
sort:在发往map前先给文档排序。
limit:发往map函数的文档数量的上限。
scope:javaScript代码中要用到的变量(变量名：值)。
verbose:是否产生更加详细的服务器日志。