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kettle的mongodb输入多个字段想加
1、因为多表关联上发挥作用。MongoDB是一个文档型、无模式的数据库，自然就很难在关系型数据库中非常擅长的多表关联上发挥作用。
2、$project 与 $addFields 都可以向文档中添加指定字段，如果新增字段与现有字段重名，将用新字段覆盖旧有。
3、正确答案：单字段索引：在文档的单个字段上创建用户定义的升序/降序索引。复合索引：包含多个字段的索引，一个复合索引最多可以包含31个字段。多键索引：MongoDB会为数组中的每个元素创建索引。
4、这种情况有三种方法保证唯一字段的唯一性： 1）使用片键。 2）使用第二个集合保证唯一性。 3）使用本身便能保证唯一性的标识符。如ObjectId。开启一个集合的分片，之后mongo就可以在分片间分配这个集合的数据。
5、说明：在同一组输入文档的单一阶段中处理多个聚合管道。每个子管道在输出文档中都有自己的字段，其结果存储在文档数组中。$facet阶段允许您在单个聚合阶段内创建多面聚合，这些聚合描述了跨多个维度（或多个方面）的数据。
6、MapReduce可以在分片上执行操作，分片集合可以作为输入或者输出。使用分片集合作为MapReduce输入源，mongos将作业并行派发到各个分片。mongos会等待所有的作业完成。
mongodb查找所有最多
1、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。
2、mongodb中有聚合函数，可以使用聚合函数查询最值。
3、在MongoDB中存在着许多个数据库，对于有哪些数据库，可以使用如下命令来查看。show db 图3 查看MongoDB中所有的数据库 创建数据库。现阶段所存在的数据库如果不能满足要求，可以使用如下命令来创建新的数据库。
4、x版本以后在创建（修改）用户的时候赋予该用户多库的操作权限即可，6之前貌似不可以，除了admin下的用户。
5、因此，可以总结得到，MongoDB结合键值存储和关系数据库的最好特性。因为简单，所以数据极快，而且相对容易伸缩还提供复杂查询机制的数据库。
6、Mongodb自带命令查看其内存使用情况 其中resident代表物理内存使用情况，单位为M；而virtual为虚拟内存使用情况，mapped是映射到内存的数据大小。
什么是mongoDB数据库
1、没错MongoDB就是数据库，是NoSQL类型的数据库。 （1）MongoDB提出的是文档、集合的概念，使用BSON（类JSON）作为其数据模型结构，其结构是面向对象的而不是二维表，存储一个用户在MongoDB中是这样子的。
2、答案：A 文档型数据库 作为最受欢迎的NoSQL产品，文档型数据库MongoDB当仁不让地占据了第一的位置，同时它也是所有NoSQL数据库中排名最靠前的产品（总排行榜第七名）。
3、MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。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。
4、MongoDB是非关系型数据库。MongoDB又叫文档型数据库，或非关系型数据库，是一种NoSQL的数据库，是网站数据库的优选。
MongoDB怎样添加和查询集合数据
下面是例子：1）列出当前的数据库MongoDB shell version： 1connecting to： test show dbs -admin 0.03125GBlocal （empty） 可以使用show dbs来列出当前有多少个数据库，上面看到的是有两个，分别是admin和local。
第一个参数是一个查询条件，用于定位需要更新的文档。这里使用 access.id 来查询权限文档，找到对应的权限记录。第二个参数是一个更新操作，使用 $push 操作符将新的权限对象添加到 access.$.children 数组中。
从Robo 3T可视化界面中，去创建mongodb数据表的索引。
mongodb是不支持join操作的，所以只能去到程序里面合并。
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。
mongoDB如何处理多对多关系
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。
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。
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。
MongoDB保留了关系型数据库即时查询的能力，保留了索引（底层是基于B tree）的能力。这一点汲取了关系型数据库的优点，相比于同类型的NoSQL redis 并没有上述的能力。
