MongoDB虽然不像我们常用的mysql，sqlserver，oracle等关系型数据库有group by函数那样方便分组，但是MongoDB要实现分组也有3个办法： * Mongodb三种分组方式： * 1、group(先筛选再分组，不支持分片，对数据量有所限制，效率不高) * 2、mapreduce(基于js引擎，单线程执行，效率较低，适合用做后台统计等) * 3、aggregate(推荐) (如果你的PHP的mongodb驱动版本需>=1.3.0，推荐你使用aggregate，性能要高很多，并且使用上要简单些，不过1.3的目前还不支持账户认证模式，可以通过 http://pecl.php.net/package/mongo 查看更新日志和Bug)下面就来看下mapreduce方式：Mongodb官网对MapReduce介绍：Map/reduce in MongoDB is useful for batch processing of data and aggregation operations. It is similar in spirit to using something like Hadoop with all input coming from a collection and output going to a collection. Often, in a situation where you would have
used GROUP BY in SQL, map/reduce is the right tool in MongoDB.大致意思是： Mongodb中的Map/reduce主要是用来对数据进行批量处理和聚合操作，有点类似于使用Hadoop对集合数据进行处理，所有输入数据都是从集合中获取，而MapReduce后输出的数据也都会写入到集合中。通常类似于我们在SQL中使用Group By语句一样。使用MapReduce要实现两个函数：Map和Reduce。Map函数调用emit(key,value)遍历集合中所有的记录，将key与value传给Reduce函数进行处理。Map函数和Reduce函数是使用Javascript编写的，并可以通过db.runCommand或mapreduce命令来执行MapReduce操作。 MapReduce命令如下：db.runCommand(
{ mapreduce : collection>,
map : mapfunction>