1. MongoDB简介
MongoDB是一种基于文档的分布式数据库，属于NoSQL数据库中的一种。它是由十年经验的技术人员在2007年发明的，并于2009年首次发布。MongoDB是一个免费的开源数据库，提供了高性能、高可用性、高扩展性、灵活性和易于管理等优点。
与传统关系型数据库不同，MongoDB使用文档来存储数据，而不是行。文档是类似于JSON（JavaScript对象表示法）格式的数据结构。MongoDB还具有内置的分布式架构，能够水平扩展并提供高可用性。因此，MongoDB适用于需要在大型数据集中存储和查询数据的应用程序。
2. MongoDB的统计分析功能
MongoDB可以使用聚合管道和MapReduce功能来执行统计分析。聚合管道是一种用于对MongoDB文档进行数据转换和数据处理的概念，聚合管道操作一系列文档，将每个文档作为输入数据，然后生成一个新的文档作为输出数据。
聚合管道允许用户执行复杂的数据查询、数据过滤、数据排序、数据分组和数据聚合等操作。用户可以根据需要使用多条管道指令创建复杂的聚合查询。以下是一个简单的聚合管道的示例代码：
db.sales.aggregate([
{$match : { date : { $gt : ISODate("2014-01-01") } } },
{$group : { _id : "$product", total : { $sum :"$price" } } },
{$sort : { total : -1 } }
]);
上述的代码将一个名为“sales”的collection中的所有文档作为输入数据，然后过滤出日期在2014年1月1日之后的所有文档，接着按照产品进行分组，并计算每个产品的销售总额，最后按照销售总额进行降序排序。
MapReduce是一种数据处理模式，将输入数据分为多个小块，然后对每个小块进行map处理和reduce处理，最终生成一个输出结果。MapReduce是一种通用的并行处理模式，可以处理大数据量的非结构化数据。以下是一个简单的MapReduce的示例代码：
db.sales.mapReduce(
function(){ emit(this.product, this.price) },
function(key, values){ return Array.sum(values) },
{query: {date: {$gt: ISODate("2014-01-01")}}, out: {inline: 1}}
);
上述的代码将一个名为“sales”的collection中的所有文档作为输入数据，然后将每个产品的销售金额作为输出数据。首先，map函数针对每个输入文档中的每个产品生成一个键/值对并将它们返回。接着，reduce函数使用所有的键/值对来生成每个产品的销售总额。最后，在触发器执行后，查询将输出到inline选项指定的结果中。
3. 小结
在本文中，我们详细讲解了MongoDB的统计分析功能，包括聚合管道和MapReduce功能。聚合管道允许用户执行复杂的数据查询、数据过滤、数据排序、数据分组和数据聚合等操作，而MapReduce是一种通用的并行处理模式，可以处理大数据量的非结构化数据。这些功能使MongoDB成为一个非常强大和灵活的数据库，特别适用于需要在大型数据集中存储和查询数据的应用程序。