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mongodb建立索引&查看索引&删除索引
1、从Robo 3T可视化界面中，去创建mongodb数据表的索引。
2、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。
3、对于分片集合，unique不能保证字段的唯一性，因为插入和索引操作对于每个分片都是本地操作。
4、创建索引很慢的原因很可能是因为数据量过大 你查看一下，如果数据文件大于系统内存，查询速度会下降几个数量级，因为mongodb是内存数据库。我以前测试过，1000万数据的时候没有索引情况下查询可能会几秒钟甚至更久。
5、MongoDB索引使用B树数据结构（确切的说是B-Tree，MySQL是B+Tree）MongoDB的索引可以分为：单字段索引、复合索引以及地理空间索引等。
6、MongoDB索引使用B-tree数据结构。索引支持MongoDB中查询的高效执行。如果没有索引，MongoDB必须执行集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档。
mongoDB如何处理多对多关系
1、通过本节例子我们发现，MongoDB有它独特的文档结构可以描述数据对象之间的一些关系特征。
2、对于操作数据的需求，可以使用 MongoDB 的官方驱动程序或者第三方库（如 Mongoose）来操作数据。下面是一些示例代码：查询权限 使用 find 方法查询权限文档，并将 access 数组返回即可。
3、优化 MongoDB 集群负载均衡：在实际生产环境中，数据访问热度和节点性能差异可能导致某些节点超载。
怎样在linux的shell脚本中连接mongodb插入
要在shell中连接数据库，首先要在连接数据的机器上安装mongodb的客户端才可以。客户端的安装在这里不再重复，自己百度一下。
想在shell中连接数据库，首先要在连接数据的机器上安装mongodb的客户端才可以。客户端的安装在这里不再重复，自己百度或者google一下吧。
进入到你的MongoDB安装目录，启动的命令是：./mongod，客户端连接的命令是：./mongo就可以了，希望是你想要的答案，也可以关注PHP程序员，雷雪松的个人博客，有很多MongoDB的介绍。
mongodb使用场景是什么?
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。
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。
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。
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。
● 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。
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。
