MongoDB的統計分析功能，可以說是MongoDB數據庫生態系統更加強大的一大引擎。它能有效支持大數據庫存儲，能夠幫助管理員以高效的方式發現和解決數據庫性能問題。近幾年，MongoDB的統計分析功能受到越來越多管理員和技術人員的青睞，并且這類功能可以大大提高系統的存儲性能和處理性能。下面，我們將深入剖析MongoDB的統計分析功能。

首先，讓我們來看看MongoDB的統計分析功能的數據獲取方式。MongoDB用一種叫做分布式快照的方式獲取數據。它可以并行地讀取數據庫，每一次請求只需要獲取少量的關鍵數據，而不需要讀取整個數據庫。它的運行效率很高，能夠快速有效地獲取數據，更加適用于對大結構數據庫的統計分析。

其次，MongoDB的統計分析功能也能夠根據多種參數進行統計分析，比如統計數據庫當前的請求數，按時間段劃分的存儲請求總數，或者檢查特定文檔索引請求數量等等。

最后，MongoDB還提供了一系列更強大的分析功能，例如可視化分析，報表生成，實時監控，索引優化，內存優化等。此外，MongoDB還提供了一些API接口函數，供開發者調用，可以用來支持定制的應用程序分析功能，這些功能也是MongoDB非常受歡迎的原因之一。

例如，我們可以使用MongoDB聚合框架聚合現有數據，使用提供的函數和接口，對數據進行分析，下面是一個簡單的例子：

db.collection.aggregate([
 {$group:{_id:"$type",total:{$sum:1}}},
 {$sort:{total:-1}}
])

上述代碼可以實現對MongoDB數據集中字段“type”的統計。

總的來說，MongoDB的統計分析功能可以有效的解決大型數據庫的存儲和性能問題，同時，MongoDB提供的接口函數也使得開發者可以更加輕松地構建自定義的應用程序分析功能。