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mongodb使用函数排序，mongodb排序sort

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Java架构之MongoDB-Limit函数与Skip函数的使用1、使用方式：db.collection.count(query)或者db.collection.find(query).count()参数说明：其中query是用于查询的目标条件 。
2、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 。
3、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 。
mongoDB应用篇-mongo聚合查询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 。
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 。
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 。
使用场景：（1）网站数据：MongoDB适合实时的插入，更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性 。（2）缓存：由于性能很高 ， MongoDB也适合作为信息基础设施的缓存层 。
在上一篇 mongodb Aggregation聚合操作之$unwind 中详细介绍了mongodb聚合操作中的$unwind使用以及参数细节 。本篇将开始介绍Aggregation聚合操作中的$count操作 。说明：查询展示文档数量的总数 。
在MongoDB存储的文档上执行聚合操作非常有用 ， 这种方式的一个限制是聚合函数(比如，SUM、AVG、MIN、MAX)需要通过mapper和reducer函数来定制化实现 。MongoDB没有原生态的用户自定义函数(UDFs)支持 。
利用MongoDB进行地理坐标查询1、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 。
2、从上面可知：地理位置的插入的格式可以存在 4种 方式 。
3、游戏场景，使用MongoDB存储游戏用户信息，用户的装备、积分等直接以内嵌文档的形式存储，方便查询、更新 。
4、MongoDB的分片框架中有3个角色：1）Query Routers：路由 2）Config servers：元数据服务器 3）Shards：数据节点 接着是坐标系的定义：MongoDB可通过索引来获取相关对象的地址，成为“坐标系” 。
MongoDB查询时排序字段为int类型和string类型的区别这里的type：2 指的是原来的deal字段类型是2 ， 也就是字符串类型 。
所以区别于 float 的在于精确存储，必须需要精确存储或者精确计算的最好定义为 decimal 即可 。示例 3创建一张表 y1，分别给字段 f1，f2，f3 不同的类型 。
枚举类型有以下特性： 最大占用 2 Byte 。最大支持 65535 个不同元素 。MySQL 后台存储以下标的方式，也就是 tinyint 或者 smallint 的方式，下标从 1 开始 。排序时按照下标排序，而不是按照里面元素的数据类型 。
MongoDB是一款为web应用程序和互联网基础设施设计的数据库管理系统 。没错MongoDB就是数据库，是NoSQL类型的数据库 。
【mongodb使用函数排序，mongodb排序sort】

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