上一篇介绍了MongoDB增删改查命令的基本用法，这一篇来学习一下MongoDB的一些基本聚合函数。
下面我们直奔主题，用简单的实例依次介绍一下。
| > count() 函数 |
集合的count函数是最简单的聚合函数，返回集合中文档的数量。
| > distinct() 函数 |
用于找出一个集合中，给定键的所有不同的值。
我们还可通过在数据库上运行命令，来执行distinct聚合函数，此时我们必须指定集合和键：
命令参数中，键"distinct"指定统计的集合名称，键"key"指定统计的键的名称！返回一个文档，键“value”指定统计的键在该集合中的所有值！我们还可以看出，在统计时还使用了索引。
| > group() 函数 |
group聚合可以实现稍微复杂一些的操作，其执行过程为：先按照指定的键对集合中的文档进行分组，然后通过聚合每一组中的所有文档，来产生最终的结果文档。
下面对student集合中的age进行group,然后对每一组文档进行处理，找出对应的name。
Key: 指定要进行分组所使用的键名。
Initial: 设置初始化值，针对分组后的每一组。
$reduce:函数，第一个参数是当前的文档对象，第二个参数是文档循环的累加。根据所需的条件对每个分组进行聚合操作，每一组会有一个独立的累加器文档，记录聚合结果。
我们还可通过在数据库上运行命令
"ns": 指定集合名。
以上是对集合所有记录进行分组操作，当然还可以根据某些条件来进行分组。下面我们对name是jack,lucy,james的进行分组。
这里我们看到通过condition条件过滤，只对名字是jack,lucy,james的文档进行分组，condition这里可以使用缩写cond或者q。
另外我们看到还有一个参数finalize，这个参数目的是对$reduce聚合后的结果再次进行处理，最终得到所需的结果。
| > MapReduce 函数 |
MapReduce是聚合里最复杂的，也是最灵活的，count,distince,group能做到的，它都能做到。
map：映射函数，将操作映射到集合中的每一个文档，集合会按照你指定的key进行映射分组。使用函数emit(key,value)
reduce：化简函数，会对map分组后的数据进行分组简化，直到每个键的列表只有一个值为止，返回结果集。
mapReduce: 最后执行函数，参数为map,reduce。
概念不好理解，看下实例就很明白了。
从这个实例可以看出，map使用 使用函数emit(key,value)，根据name键进行映射分组，每个键对应数组{count:1}的键值。
然后reduce函数根据每个键所对应的键值进行相应操作。最终得到所需的结果集。
最后mapReduce函数输出这个结果集。
下面我们看看这个结果集的值。
常用的聚合函数使用就介绍到这里，下一篇学习一下索引的一些基本用法。