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 。
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$count操作 。说明：查询展示文档数量的总数 。
在上一篇 mongodb Aggregation聚合操作之$count 中详细介绍了mongodb聚合操作中的$count使用以及参数细节 。本篇将开始介绍Aggregation聚合操作中的$match操作 。
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库 。由 C++ 语言编写 。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案 。
mongodb查找所有最多之前也说过，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中有聚合函数 ， 可以使用聚合函数查询最值 。
在MongoDB中存在着许多个数据库，对于有哪些数据库，可以使用如下命令来查看 。show db 图3 查看MongoDB中所有的数据库 创建数据库 。现阶段所存在的数据库如果不能满足要求 ， 可以使用如下命令来创建新的数据库 。
因此，可以总结得到，MongoDB结合键值存储和关系数据库的最好特性 。因为简单 ， 所以数据极快，而且相对容易伸缩还提供复杂查询机制的数据库 。
Mongodb自带命令查看其内存使用情况 其中resident代表物理内存使用情况，单位为M；而virtual为虚拟内存使用情况 ， mapped是映射到内存的数据大小 。
mongo聚合查询aggregate查找重复数据,第二次match不生效?1、例如某一步管道查询操作导致内存占用超过20%，这个时候就会报错，无法继续使用管道 ，因为mongoDB本身每次最大是16Mb的数据量，为了尽可能避免或者减少这种问题 ， 建议可以考虑尽可能的使用 $match 操作符过滤无用数据，减少数据总大小 。
2、从MongoDB6开始，删除了aggregate的选项，将结果作为一条数据的返回 。aggregate可以返回cursor或者数据结果集 。在返回的结果中，每个document的大小不能超过16M（这个限制只针对返回的document） 。
3、实际上这3个查询属于同一类查询 ， 只是查询字段顺序不一样，因此只需创建任一个索引即可满足要求 。验证过程如下： 从上面的expalin输出可以看出，3个查询都走向了同一个索引 。例如test表有多条数据，每条数据有3个字段，分别为a、b、c 。
如何将MongoDB数据库的数据迁移到MySQL数据库中1、唯一索引的不同 ， sql server的唯一索引的字段只能允许存在一个null值，而mysql ， 一直oracle中唯一索引对应的字段都允许存在多个null值 。存储过程的语法存在很大的不同，存储过程的迁移是最麻烦的 ， 需要仔细修改 。
2、这个似乎不是那么容易解答的，首先你要把数据从mongodb查出来，你要确保已经安装了go语言的mongodb驱动 。然后对查出来的数据进行解析，查出来的数据是类似json的数据，这个解析代码需要相关的库或者你自己写的 。
3、通过复制集实现的数据复制效果非常棒 ， 不过也有限制MongoDB中数据复制的复制集策略非常棒，很容易配置并且使用起来确实不错 。但如果集群的节点有12个以上 ， 那么你就会遇到问题 。
mongo中的高级查询之聚合操作(distinct,count,group)与数据去重【mongodb distinct count mongodb去重查询语句】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 。
db.collection.distinct（field ， query，options） 获取某个字段的唯一值 ， 仅可对单一字段去重 。
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 。
判断索引选择及不同索引执行家伙信息可以通过explain操作获取，MongoDB通过explain来获取SQL执行过程信息 ，当前持续explain的请求命令包含以下几种： aggregate，count，distinct， find，findAndModify， delete，mapReduce，and update 。
MongoDB怎样添加和查询集合数据1、下面是例子：1）列出当前的数据库MongoDB shell version： 1connecting to： test show dbs -admin 0.03125GBlocal （empty） 可以使用show dbs来列出当前有多少个数据库，上面看到的是有两个，分别是admin和local 。
2、第一个参数是一个查询条件，用于定位需要更新的文档 。这里使用 access.id 来查询权限文档 ， 找到对应的权限记录 。第二个参数是一个更新操作，使用 $push 操作符将新的权限对象添加到 access.$.children 数组中 。
3、MongoDB 聚合操作是在数据处理管道的逻辑上建模的 。documents可以进入一个用于处理docuemnt然后返回聚合值的多阶段管道 。底层的管道提供了filters（类似于查询的操作）和document transformations（修改document的输出形式）操作 。
4、mongodb是不支持join操作的 ， 所以只能去到程序里面合并 。
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 。
6、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 。
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