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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聚合查询中$unwind为什么拆分的不彻底1、如果size字段没有解析为数组，但没有丢失、null或空数组，则$unwind将非数组操作数视为单个元素数组 。
2、unwind ：将文档中的某一个数组类型字段拆分成多条 ， 每条包含数组中的一个值 。您可以传递字段路径操作数或文档操作数来展开数组字段 。字段路径 您可以将数组字段路径传递给 $unwind。
3、在上一篇 mongodb Aggregation聚合操作之$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 。
什么是MongoDB_MySQL1、Mongodb是非关系型数据库（nosql ），属于文档型数据库 。
2、mongodb数据库：非关系型数据库（nosql ），属于文档型数据库 。先解释一下文档的数据库 ， 即可以存放xml、json、bson类型系那个的数据 。这些数据具备自述性（self-describing），呈现分层的树状数据结构 。
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、MySQL与MongoDB都是开源的常用数据库，但是MySQL是传统的关系型数据库 ， MongoDB则是非关系型数据库，也叫文档型数据库 ， 是一种NoSQL的数据库 。它们各有各的优点 ， 关键是看用在什么地方 。
5、mongodb与mysql命令对比 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 。
6、MongoDB是高度可伸缩的操作文档数据库，可在开源版本和商业企业版本中使用，它可以在本地运行或作为托管云服务运行 。托管云服务称为MongoDB Atlas 。MongoDB无疑是NoSQL数据库中最受欢迎的数据库 。
mongodb适用于什么场景mongodb使用场景：游戏场景 ， 使用MongoDB存储游戏用户信息，用户的装备、积分等直接以内嵌文档的形式存储，方便查询、更新 。
MongoDB适用于需要处理大量数据，特别是无结构或半结构化数据的场景，同时需要高性能和水平扩展能力的应用场景 。处理大量数据：MongoDB是一个面向文档的数据库，采用BSON（二进制JSON）格式存储数据 。
高伸缩性的场景：MongoDB适合由数十或数百台服务器组成的数据库 。（5）用于对象及JSON数据的存储：MongoDB的BSON数据格式适合文档化格式的存储及查询 。mongodb设计特点：（1）面向集合存储，容易存储对象类型的数据 。
物联网场景：使用MongoDB存储所有接入的智能设备信息 ， 以及设备汇报的日志信息，并对这些信息进行多维度的分析 。● 视频直播：使用MongoDB存储用户信息、礼物信息等 。
MongoDB 通常用于处理大量数据、高并发、复杂查询等场景 ， 适用于各种类型的应用程序，包括 Web 应用程序、移动应用程序、物联网设备等 。与关系型数据库相比，MongoDB 更加适合处理大量的数据和高并发的场景 。
◆高伸缩性的场景：Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库 。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持 。◆用于对象及JSON数据的存储：Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询 。
如何安装,配置MongoDB1、下载 MongoDB官方下载地址：http：//本机是Windows 7 32位 。故下载的是mongodb-win32-i386-zip 。兴许例程均是基于该版本号数据库 。
2、其实可以将MongoDB设置成Windows服务，这个操作就是为了方便 ， 每次开机MongoDB就自动启动了 。
3、将下载的压缩包解压缩并放置到你想放置的位置，在目录下建立一个叫做DB的文件夹和一个log.txt的文件：DB文件夹用于存储数据库 log.txt用于记录MongoDB的日志 将上述工作准备好就可以开始安装快云MongoDB了 。
4、创建数据库路径（data目录）、日志路径（logs目录）和日志文件（mongo.log文件） ， 完成后如下图所示 创建配置文件mongo.conf 。
mongodb使用场景是什么?1、MongoDB适用于需要处理大量数据，特别是无结构或半结构化数据的场景，同时需要高性能和水平扩展能力的应用场景 。处理大量数据：MongoDB是一个面向文档的数据库，采用BSON（二进制JSON）格式存储数据 。
2、使用场景：（1）网站数据：MongoDB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，MongoDB也适合作为信息基础设施的缓存层 。
3、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 。
4、一个典型的web服务器的访问日志类似如下，包含访问来源、用户、访问的资源地址、访问结果、用户使用的系统及浏览器类型等 。
5、● 物流场景：使用MongoDB存储订单信息，订单状态在运送过程中会不断更新 ， 以MongoDB内嵌数组的形式来存储，一次查询就能将订单所有的变更读取出来 。
【mongotemplate聚合 mongodb自动聚合】6、◆高伸缩性的场景：Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库 。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持 。◆用于对象及JSON数据的存储：Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询 。

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