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mongodb筛选排序，mongodb排序多个字段

IT技术排序

在mongodb中如何给列表按时间排序1、可选参数 ， 确定带有变音符号的字符串是否从字符串后面排序的标志，例如某些法语字典排序 。如果为true，请从后到前进行比较 。如果为false，则从前到后进行比较 。默认值为false 可选参数 。
2、时间序列集合自动创建一个按时间排序的数据聚集索引，降低查询数据的延迟 。MongoDB查询API还扩展了窗口函数，您可以运行分析性查询（例如移动平均数和累积总和） 。
3、cursor.count和cursor.skip 。但是mongodb不保证数据的顺序，如果你需要的是最新加入数据库的那一条doc，你最好在doc里加一个时间来记录存入数据库的时候，然后根据这个时间来排序 。
4、Mongodb中的文档是一种Key：Value对组成的Json字符串 ， 按理说，字段的先后顺序是不应该影响到查询操作的 。
5、limit：如果不能减少数据量，不会将这两个阶段合并 。否则先进行排序，然后获取指定的数量，放入内存 。如果在中间含有$skip操作，将其放入最后 。在数据量超过内存限制，这个操作需要设置 allowDiskUse=true 。
6、复合索引：MongoDB还支持多个字段的用户定义索引，即复合索引（Compound Index） 。复合索引中列出的字段顺序具有重要意义 。
Java架构之MongoDB-MongoDB中的排序可选参数 。确定排序规则是否应将空格和标点符号视为基本字符以进行比较的字段 。
JAVA中在运用数组进行排序功能时，一般有四种方法：快速排序法、冒泡法、选择排序法、插入排序法 。快速排序法主要是运用了Arrays中的一个方法Arrays.sort（）实现 。
扩大排序内存的限制，例如扩大10倍至320M 。如： 给排序字段加索引 。
mongoDB应用篇-mongo聚合查询1、如果我们在日常操作中 ， 将部分数据存储在了MongoDB中 ， 但是有需求要求我们将存储进去的文档数据，按照一定的条件进行查询过滤 ， 得到想要的结果便于二次利用 ， 那么我们就可以尝试使用MongoDB的聚合框架 。
2、之前也说过，MongoDB数据库里面的数据是键值对形式，所以如果想要插入多条数据，可以这样写，也就是键值对之间用逗号隔开 。如果想要查询数据 ， 则可以使用db.集合名.find()语句来查询 。
3、MongoDB适用于需要处理大量数据，特别是无结构或半结构化数据的场景，同时需要高性能和水平扩展能力的应用场景 。处理大量数据：MongoDB是一个面向文档的数据库，采用BSON（二进制JSON）格式存储数据 。
mongodb里如何对数字字符串进行排序1、MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的 。它支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型 。
2、可选参数，确定带有变音符号的字符串是否从字符串后面排序的标志，例如某些法语字典排序 。如果为true ， 请从后到前进行比较 。如果为false，则从前到后进行比较 。默认值为false 可选参数 。
3、多键索引：MongoDB会为数组中的每个元素创建索引 。地理空间索引：对地理空间坐标数据的有效查询，包含平面几何的二维索引和球面几何的二维球面索引 。文本索引：在集合中搜索字符串内容 ， 即进行文本检索查询 。
4、对于单个字段索引和排序操作，索引键的排序顺序（即升序或降序）并不重要，因为MongoDB可以在任何方向上遍历索引 。复合索引：MongoDB还支持多个字段的用户定义索引，即复合索引（Compound Index） 。
5、如果我们遇到了一些数据需要跨多个文本或者统计等操作，这个时候可能文档自身也较为复杂，查询操作符已经无法满足的时候，这个时候就需要使用MongoDB的聚合查询框架了 。

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