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mongodb批量更新数据慢 mongodb更新大批量数据

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mongodb数据库批量插入海量数据时为什么有少部分数据丢失小数据的要求对于MongoDB和Hbase都没有影响，因为MongoDB和Hbase都是一种数据库，主要就是用于存储零碎的小数据 。
【mongodb批量更新数据慢 mongodb更新大批量数据】他支持的数据结构非常松散，是类似json的bjson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型 。
查询语句是使用传统的sql语句，拥有较为成熟的体系，成熟度很高 。开源数据库的份额在不断增加 ， mysql的份额页在持续增长 。缺点就是在海量数据处理的时候效率会显著变慢 。
如何实现mongodb中的sum汇总操作?MongoDB能够使用BSON ， 并将BSON作为数据的存储存放在磁盘中 。当Client端要将写入文档，使用查询等等操作时，需要将文档编码为BSON格式，然后再发送给Server端 。同样 ， Server端的返回结果也是编码为BSON格式再放回给Client端的 。
mongo中的高级查询之聚合操作（distinct，count，group）distinct的实现：count的实现 group的实现 （1）.分组求和：类似于mysql中的 select act，sum（count） from consumerecords group by act （2）.分组求和，过滤 。
在上一篇 mongodb Aggregation聚合操作之$collStats 中详细介绍了mongodb聚合操作中的$collStats使用以及参数细节 。本篇将开始介绍Aggregation聚合操作中的$facet操作 。说明：在同一组输入文档的单一阶段中处理多个聚合管道 。
可以放用来分组的字段 ， 并且会返回其中字段（group by 后面的字段）是在分组操作期间对文档进行操作的聚合函数 。可以返回总和或计数 。该函数有两个参数：当前文档；该组的聚合结果文档 。
如何在Mongodb集合中统计去重之后的数据1、索引支持在MongoDB中高效地执行查询 。如果没有索引，MongoDB必须执行全集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档 。
2、如果想要查询出特定的数据，则可以在find里面添加键值对作为条件 。比如我要查询name为mimi的数据则可以这样写 。执行语句之后，就可以查询到对应的数据了 。集合中包含有name：mimi的数据只有一条，所以就显示一条 。
3、看一个官网的例子：stage 1：通过match命令筛选出目标文档 。stage 2： 然后将筛选出来的文档再通过group命令进行分组 ， 最后通过sum命令对分组后的数据进行累加操作 。这个概念相对复杂 ， 以下仅为个人理解 。
4、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 。
5、MongoDB能够使用BSON，并将BSON作为数据的存储存放在磁盘中 。当Client端要将写入文档，使用查询等等操作时，需要将文档编码为BSON格式 ， 然后再发送给Server端 。同样，Server端的返回结果也是编码为BSON格式再放回给Client端的 。
6、mongodb 对某个字段去重后显示所有字段如何写搜索语句 我来答 分享 新浪微博 QQ空间 举报 可选中1个或多个下面的关键词，搜索相关资料 。也可直接点“搜索资料”搜索整个问题 。
【mongoDB】mongoDB的高可用、一致性1、BASE理论是在一致性和可用性上的平衡，现在大部分分布式系统都是基于 BASE理论设计的，当然MongoDB也是遵循此理论的 。
2、MongoDB 常用的优化措施有很多，以下是一些常见的优化措施： 合理设计数据库结构 ， 避免使用冗余数据和重复数据 。创建合适的索引，以加速查询速度 。配置 MongoDB 的缓存大小 ， 以提高写入性能 。
3、MongoDB的主要客户端是可以交互的js shell 通过mongo启动，使用js shell能使用js直接与MongoDB进行交流，像使用sql语句查询mysql数据一样使用js语法查询MongoDB的数据 ， 另外还提供了各种语言的驱动包，方便各种语言的接入 。
4、MongoDB已经在多个站点部署 ， 其主要场景如下：1）网站实时数据处理 。它非常适合实时的插入、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，它适合作为信息基础设施的缓存层 。

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