mongodb使用场景是什么?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 。
● 物流场景：使用MongoDB存储订单信息，订单状态在运送过程中会不断更新，以MongoDB内嵌数组的形式来存储，一次查询就能将订单所有的变更读取出来 。
◆高伸缩性的场景：Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库 。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持 。◆用于对象及JSON数据的存储：Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询 。
【mongoDB】mongoDB根据时间条件查询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 。
MongoDB 日期查询目前可通过Date 和ISODate两种方式：Date方式 。例如startDate=20117且endDate=20117：可翻译为 startDate：{$lte：new Date(2012，11 ， 7)} ， endDate：{$gte：new Date(2012，11，7)} 。
可以通过查询数据库数据的日期范围就可以了 。
使用$dateFromString先将所有文档全部处理一遍，将字符串转换为日期对象，再查询或排序 。
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 。
【mongodb或查询，mongodb查询操作】关于mongodb或查询和mongodb查询操作的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站 。
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