如何实现mongodb中的sum汇总操作?1、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 。
2、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 。
3、比较操作符、逻辑操作符等等 。-查询和投影操作符：用于在MongoDB中查询数据，包括匹配、排序等操作 。-比较操作符：用于比较两个值是否相等或者大小关系 。-逻辑操作符：用于连接多个查询条件，可以实现更复杂的查询需求 。
mongodb的使用原理MongoDB使用原理：所谓“面向集合”，意思是数据被分组存储在数据集中，被称为一个集合 。每个集合在数据库中都有一个唯一的标识名，并且可以包含无限数目的文档 。
片键介绍 数据划分（partitioning）关键问题是怎么样将一个集合中的数据均衡的分布在集群中的节点上 。MongoDB 数据划分的是在集合的层面上进行的 ， 它根据片键来划分集合中的数据 。
MongoDB使用分片技术对数据进行扩展，MongoDB能自动分片、自动转移分片里面的数据块，让每一个服务器里面存储的数据都是一样大小 。
这种索引方式 ， 可以提高数据访问的速度，因为索引和数据是保存在同一棵B树之中 ， 从聚簇索引中获取数据通常比在非聚簇索引中要来得快 。
可扩展性：MongoDB 具有出色的可扩展性，可以轻松地添加或删除存储节点以应对增加或减少的数据量 。高性能：MongoDB 使用其独特的内存存储和查询技术，可以提供极高的性能 。这使得 MongoDB 成为高性能数据存储解决方案的首选 。
mongodb的内容简介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 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富 ， 最像关系数据库的 。
传统的关系数据库一般由数据库（database）、表（table）、记录（record）三个层次概念组成，MongoDB是由数据库（database）、集合（collection）、文档对象（document）三个层次组成 。
片键介绍 数据划分（partitioning）关键问题是怎么样将一个集合中的数据均衡的分布在集群中的节点上 。MongoDB 数据划分的是在集合的层面上进行的，它根据片键来划分集合中的数据 。
本文以存储 web 服务的访问日志为例 ， 介绍如何使用 MongoDB 来存储、分析日志数据，让日志数据发挥最大的价值 。本文的内容同样适用于其他的日志存储型应用 。
查询语句：是独特的mongodb的查询方式 。适合场景：事件的记录，内容管理或者博客平台等等 。架构特点：可以通过副本集，以及分片来实现高可用 。
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聚合操作 mongodb大数据分组聚合】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 。
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