上篇文章給大家介紹了Mongodb中MapReduce實現數據聚合方法詳解，我們提到過Mongodb中進行數據聚合操作的一種方式——MapReduce，但是在大多數日常使用過程中，我們並不需要使用MapReduce來進行操作。在這邊文章中，我們就簡單說說用自帶的聚合函數進行數據聚合操作的實現。
MongoDB除了基本的查詢功能之外，還提供了強大的聚合功能。Mongodb中自帶的基本聚合函數有三種：count、distinct和group。下面我們分別來講述一下這三個基本聚合函數。
（1）count
作用：簡單統計集合中符合某種條件的文檔數量。
使用方式：db.collection.count(<query>)或者db.collection.find(<query>).count()
參數說明：其中<query>是用於查詢的目標條件。如果出了想限定查出來的最大文檔數，或者想統計後跳過指定條數的文檔，則還需要借助於limit，skip。
舉例：
復制代碼 代碼如下:
db.collection.find(<query>).limit();
db.collection.find(<query>).skip();
（2）distinct
作用：用於對集合中的文檔針進行去重處理
使用方式：db,collection.distinct(field,query)
參數說明：field是去重字段，可以是單個的字段名，也可以是嵌套的字段名；query是查詢條件，可以為空；
舉例：
db.collection.distinct("user",{“age":{$gt:28}});//用於查詢年齡age大於28歲的不同用戶名
除了上面的用法外，還可以使用下面的另外一種方法：
db.runCommand({"distinct":"collectionname","key":"distinctfied","query":<query>})
collectionname：去重統計的集合名，distinctfield：去重字段,，<query>是可選的限制條件；
舉例：
這兩種方式的區別：第一種方法是對第二種方法的封裝，第一種只返回去重統計後的字段值集合，但第二種方式既返回字段值集合也返回統計時的細節信息。
（3）group
作用：用於提供比count、distinct更豐富的統計需求，可以使用js函數控制統計邏輯
使用方式：db.collection.group(key,reduce,initial[,keyf][,cond][,finalize])
備注說明：在2.2版本之前，group操作最多只能返回10000條分組記錄，但是從2.2版本之後到2.4版本，mongodb做了優化，能夠支持返回20000條分組記錄返回，如果分組記錄的條數大於20000條，那麼可能你就需要其他方式進行統計了，比如聚合管道或者MapReduce；
上面對Mongodb中自帶的三種三種聚合函數進行了簡單的描述，並對需要注意的地方進行了簡單的說明，如果需要深入使用，可以進入Mongodb官網查看相關細節信息，謝謝。
