mongoDB应用篇-mongo聚合查询1、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 。
2、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索引的数据结构 mongodb索引命中率】3、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$count操作 。说明：查询展示文档数量的总数 。
4、在上一篇 mongodb Aggregation聚合操作之$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 。
项目中我为什么用Mongodb取代Mysql因MongoDB是文档型数据库，为非结构货的文档增加一个新字段是很快速的操作，并且不会影响到已有数据 。另外一个好处当业务数据发生变化时 ， 是将不在需要由DBA修改表结构 。
这不算理由 。我能使用Mongodb的场景是：你不需要太多的事务和多表关联，那么使用Mongodb可以获得更大的性能提升 。或者schema-free的使用场景 。
mongodb 会比mysql快的多，原因是：首先是内存映射机制，数据不是持久化到存储设备中的，而是暂时存储在内存中，这就提高了在IO上效率以及操作系统对存储介质之间的性能损耗 。
① mongodb不支持事务操作 。② mongodb占用空间过大 。③ 开发文档不是很完全，完善 。MySQL优缺点分析 优点：在不同的引擎上有不同 的存储方式 。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 。
服务性能监控都包括哪些指标?1、常用的性能指标 【吞吐量】 固定时间间隔内的处理完毕事务个数 。通常是1秒内处理完毕的请求个数，单位：事务/秒（tps） 。【平均吞吐量】一段时间内吞吐量的平均值 。无法体现吞吐量的瞬间变化 。
2、服务器常用性能指标如下：【吞吐量】 固定时间间隔内的处理完毕事务个数 。通常是1秒内处理完毕的请求个数，单位：事务/秒（tps） 。【响应时间】一次事务的处理时间 。
3、数据库性能监视的指标主要有：吞吐量：数据库的处理能力 ， 开始监视数据库的最简单方法是跟踪数据库接收的请求数 。
4、性能指标主要是，cpu核数 ， 内存大?。?流量带宽大小，存储大小 。另外你也可以用云帮手可以管理这些服务器和资源查看 。
5、指的是服务器处理并发请求的能力 ， 计算公式：总请求数 / 完成所有请求花费的总时间 。并发连接数、并发用户数 并发连接数指某个时刻服务器处理的连接数，此概念的某个时刻是一个特定的时间点 。
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