在查看 documentation 的 map-reduce 时，我发现：
注意：
对于大多数聚合操作，聚合管道提供 更好的性能和更连贯的界面。但是，map-reduce 操作提供了一些目前在 聚合管道。
我不是很明白。
【问题讨论】：
标签： mongodb mapreduce aggregation-framework
一方面，MongoDB 中的 Map/Reduce 不是为即席查询而设计的，M/R 的开销很大。由于这种开销，即使是对小型数据集进行非常简单的 M/R 操作也可能需要数百毫秒。
在实践中我不能说 M/R 与聚合框架在大型数据集上的性能相比，但理论上，大型分片数据库上的 M/R 操作应该更快，因为分片可以运行操作大部分是并行的。
至于灵活性，由于 M/R 实际上运行 javascript 方法，因此您可以使用该语言的全部功能。例如，假设您想按字段值的余弦对一些数据进行分组。由于聚合框架中既没有 $cos 运算符，也没有从连续数字构建离散桶的有意义的方法（类似于 $truncate），因此聚合框架在这种情况下无济于事。
所以，简而言之，我会说用例是
out 参数并合并结果）【讨论】：