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 。
【mongodb查询去重 mongodb查询结果重复的只显示一次】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 。
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 。
【mongoDB】mongoDB的高可用、一致性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 。
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 。
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 。
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 。
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 。它支持的数据结构 非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型 。
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 。灵活性：MongoDB 支持多种编程语言和框架，可以方便地应用于不同的应用程序中 。
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 。
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