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mongodb explain分析,分析型数据库 es mongodb

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MongoDB提供了三种执行聚合操作的方法:aggregationpipeline、mapreducefunction和SinglepurPoseaglegationMethods 。grade:2 }explainexplain方法用于查看db . collection . find()的部分查询信息 。

1、为什么MongoDB适合大数据的存储Mongo是一个高性能、开源、无模式的文档数据库，在很多场景下可以用来替代传统的关系数据库或者键/值存储模式 。Mongo由C开发 ， 提供以下功能:◆面向集合的存储:适合以JSON形式存储对象和数据 。◆动态查询:Mongo支持丰富的查询表达式 。query指令使用JSON标签，可以方便地查询文档中嵌入的对象和数组 。◆完整的索引支持:包括文档中嵌入的对象和数组 。

◆查询监控:Mongo包含一个针对分析数据库操作性能的监控工具 。◆复制和自动故障转移:Mongo数据库支持服务器之间的数据复制、主从模式和服务器之间的相互复制 。复制的主要目标是提供冗余和自动故障转移 。◆高效的传统存储方式:支持二进制数据和大型对象(如照片或图片) 。◆自动分片支持云级可扩展性(在早期alpha阶段):自动分片支持水平数据库集群，可以动态添加额外的机器 。

2、MongoDB认证考试真题知识点关于MongoDBC100DBA考试的知识点，sh命令专用于碎片sh.status()查看碎片簇状态:1 .整理问题(设置区域设置为fr，索引为es)使用fr ， es查找，直接报错？答案是fr(如果在find中没有指定collation，MongoDB总是指定集合级的collation作为缺省值)2 。聚合和分片问题 ， $lookup是否使用primaryshard答案是primaryshard(连接外观的所有操作都在分段聚合查询中执行) 。3.在mongos中执行explain()可以看到什么？我的回答包括每个分片的执行计划 。

3、MongoDB5.0新特性概览MongoDB5.0标志着新的发布周期的到来，以更快地向用户提供新功能 。版本化API和在线重分片的结合，让用户不必担心未来的数据库升级和业务变化；本地原生时间序列数据平台也使MongoDB能够支持更广泛的工作负载和业务场景；新的MongoDBShell可以提高用户体验，这是MongoDB5.0的功能 ， 本文主要介绍MongoDB5.0的新特性 。

【mongodb explain分析,分析型数据库 es mongodb】随着MongoDB5.0的发布，MongoDB扩展了通用应用数据平台，使开发者更容易处理时间序列数据，进一步拓展了其在物联网、金融分析、物流等领域的应用场景 。MongoDB的时间序列集合自动以高度优化和压缩的格式存储时间序列数据，减少存储大小和I/O，以实现更好的性能和更大的规模 。

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