MongoDB是多功能的NoSQL數據庫，可以實現數據存儲、檢索、管理等功能。其中，MongoDB的統計功能令其成為從數據分析的角度來看，一種十分實用的數據庫系統。下面，我們將深入探究MongoDB的統計功能，對如何實現數據分析的高效管控進行一個討論。

首先，MongoDB可以使用聚合函數來實現對一個集合里的數據進行分組和統計功能，其中，常用的聚合管道函數以及語法格式如下：

db.collection.aggregate ([{ $ group: { _id：{ field1： “$ field1”，field2： “$ field2”}，count：{ $ sum：1} } }] )

以上述格式語法為基礎，我們可以對集合數據進行分組，并獲取每組中數據項的統計數據，從而實現數據分析的高效管控。

此外，MongoDB還支持使用MapReduce函數來實現數據分析，該函數為用戶可以計算、匯總、搜索數據并輸出結果，MapReduce函數的語法格式如下所示：

var mapFunction = function（）{ //映射功能}

var reduceFunction = function（key，values）{ //歸約功能}

db.collection.mapReduce（mapFunction，reduceFunction）

從MapReduce函數的使用方式來看，可以明顯看出，它和聚合函數的原理類似，只是將映射和歸約操作封裝在函數中，使代碼的可讀性更高，也更簡潔。

歸納起來，MongoDB的統計功能確實十分實用，可以極大程度上提高用戶對數據分析的高效管控能力。聚合函數和MapReduce函數特別能夠滿足此類需求，它們使得用戶可以更加高效地進行數據統計及分析工作。