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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。
4、如果我们遇到了一些数据需要跨多个文本或者统计等操作，这个时候可能文档自身也较为复杂，查询操作符已经无法满足的时候，这个时候就需要使用MongoDB的聚合查询框架了。
5、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。
6、mongodb 对某个字段去重后显示所有字段如何写搜索语句 我来答 分享 新浪微博 QQ空间 举报 可选中1个或多个下面的关键词，搜索相关资料。也可直接点“搜索资料”搜索整个问题。
【mongoDB】mongoDB的高可用、一致性
1、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。
2、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。
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、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。
5、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。
6、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。
mongodb主备备模式,备机重启数据丢失
1、在MongoDB很早的版本，0之前，没有journal，加上默认不是安全写，系统一宕机就可能出现数据丢失，因为数据没有刷盘，也没有恢复日志恢复机制。这个问题倒默认启用journal以及安全写之后，没有问题了。
2、当Mongo中collection为空的时候，插入正常，可是当再次执行这个写入的动作后，mongo中有一个region_id字段出现大量丢失现象。
3、这些解决方案利用本地MongoDB快照工具和脚本将数据传输到辅助存储。（通过 mongodump） 脚本自定义的每个 MongoDB 集群和需要业务作出了重大努力，以适应任何拓扑更改 （例如添加或删除节点到 MongoDB 数据库） 或扩大规模。
4、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。
5、如果没有设置账户密码，或者端口都是默认的27017，则可以省略参数。如：mongodb使用 mongorestore 命令来恢复备份的数据。
6、\bin\；确保你以管理员身份运行MongoDB；如果你的MongoDB运行在启用身份验证的模式下，但尝试以未授权方式启动，也可能导致启动失败。在这种情况下，你需要在连接MongoDB时提供正确的用户名和密码。
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。
千万别用MongoDB?真的吗
但是，如果你想要在 MongoDB 上搞一个大规模的系统，在上面运行真实的业务，那么，请不要用 MongoDB。转载，仅供参考。
自然，MongoDB的使用也会有一些限制，例如它不适合：◆高度事务性的系统：例如银行或会计系统。传统的关系型数据库目前还是更适用于需要大量原子性复杂事务的应用程序。
Redis只能使用单线程，性能受限于CPU性能，故单实例CPU最高才可能达到5-6wQPS每秒（取决于数据结构，数据大小以及服务器硬件性能，日常环境中QPS高峰大约在1-2w左右）。
MongoDB本身它还算比较年轻的一个产品，所以它的问题，就是成熟度肯定没有传统MySQL那么成熟稳定。
mongodb迁移工具NineData的使用方法?
准备工作：在开始迁移之前，需要先安装并正确配置NineData，并准备好目标单节点实例的MongoDB安装和配置。配置迁移任务：进入NineData控制台，选择要迁移的MongoDB副本集实例作为源数据源，并选择目标单节点实例作为目标数据源。
登录NineData控制台。 在左侧导航栏中，单击数据源管理数据源。 单击页面上的创建数据源，在弹出的数据源类型弹窗中，选择自建数据库MongoDB，在创建数据源页面根据下表配置参数。
具体流程如下：配置复制任务：选择要复制的数据源、对象和类型，然后快速启动MongoDB的全自动化迁移。进行全量数据对比：配置运行数据对比任务，进行精准、完整的数据对比。
