本文目录一览：
mangodb删除记录对索引的影响
1、这样的设计方式是在非关系型数据库中常用的，也就是我们所说的范式化设计。在MongoDB中我们将与主键没有直接关系的图书单独提取到另一个集合，用存储主键的方式进行关联查询。
2、删除mongodb集合中的数据可以使用remove（）函数。remove（）函数可以接受一个查询文档作为可选参数来有选择性的删除符合条件的文档。remove（）函数不会删除集合本身，同时，原有的索引也同样不会被删除。
3、默认_id索引 ：MongoDB在创建集合的过程中，在 _id 字段上创建一个唯一的索引，默认名字为 id ，该索引可防止客户端插入两个具有相同值的文档，您不能在_id字段上删除此索引。
请MongoDB的索引六种类型。
1、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。
2、文本索引（Text Indexes）：MongoDB提供了一种文本索引类型，支持在集合中搜索字符串内容。这些文本索引不存储特定于语言的停止词（例如“the”、“a”、“or”），而将集合中的词作为词干，只存储根词。
3、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。
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。
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。
mongo聚合查询aggregate查找重复数据,第二次match不生效?
例如某一步管道查询操作导致内存占用超过20%，这个时候就会报错，无法继续使用管道 ，因为mongoDB本身每次最大是16Mb的数据量，为了尽可能避免或者减少这种问题，建议可以考虑尽可能的使用 $match 操作符过滤无用数据，减少数据总大小。
从MongoDB6开始，删除了aggregate的选项，将结果作为一条数据的返回。aggregate可以返回cursor或者数据结果集。在返回的结果中，每个document的大小不能超过16M（这个限制只针对返回的document）。
实际上这3个查询属于同一类查询，只是查询字段顺序不一样，因此只需创建任一个索引即可满足要求。验证过程如下： 从上面的expalin输出可以看出，3个查询都走向了同一个索引。 例如test表有多条数据，每条数据有3个字段，分别为a、b、c。
如果为false，如果路径为空、丢失或数组为空，则$unwind不输出文档。默认值为false。
facet阶段及其子管道不能使用索引，即使它的子管道使用$match，或者$facet是管道中的第一阶段。$facet阶段将始终在执行期间执行COLLSCAN。
为什么MongoDB采用B树索引,而Mysql用B+树做索引
Mongodb和Mysql索引选型 1）首先两种数据库都选择平衡m叉树作为底层索引结构，因为平衡树m叉树是同种元素序列情况下的深度最小的m叉排序树。这可以减少m叉树元素查找的深度，从而提升平均查找效率。B树和B+树都是平衡m叉树。
MySQL支持的索引结构有四种：B+树，R树，HASH，FULLTEXT。B树是一种多叉的AVL树。B-Tree减少了AVL数的高度，增加了每个节点的KEY数量。其余节点用来索引，而B-树是每个索引节点都会有Data域。
一个是索引会出现性能问题，另外一个就是在一定的时间后，所占空间会莫明其妙地增大，所以要定期把数据库做修复，定期重新做索引，这样会提升MongoDB的稳定性和效率。
B+树是对B树的一个小升级。大部分数据库的索引都是基于B+树存储的。MySQL的MyISAM和InnoDB引擎的索引都是基于B+树存储。B+tree是B-tree的变种，数据只能存储在叶子节点。
Java架构之MongoDB-索引类型-单字段索引
1、请MongoDB的索引六种类型。正确答案：单字段索引：在文档的单个字段上创建用户定义的升序/降序索引。复合索引：包含多个字段的索引，一个复合索引最多可以包含31个字段。多键索引：MongoDB会为数组中的每个元素创建索引。
2、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。
3、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。
