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kettle的mongodb输入多个字段想加
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。
$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。
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。
MongoDB自动分片介绍
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。
MongoDB的分片框架中有3个角色：1）Query Routers：路由 2）Config servers：元数据服务器 3）Shards：数据节点 接着是坐标系的定义：MongoDB可通过索引来获取相关对象的地址，成为“坐标系”。
水平扩展能力：MongoDB的分片功能不仅可以用来存储大量数据，还可以提高数据库的读写性能。因为分片可以将数据分散到多个服务器，从而充分利用了服务器的并行处理能力。
面向集合存储，容易存储对象类型的数据。在MongoDB 中数据被分组存储在集合中，集合类似RDBMS 中的表，一个集合中可以存储无限多的文档。（2）模式自由，采用无模式结构存储。
MongoDB 的数据分块称为 chunk。每个 chunk 都是 Collection 中一段连续的数据记录，通常最大尺寸是 200MB，超出则生成新的数据块。
MongoDB是什么,怎么用?看完你就知道了
1、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。
2、查看目前所使用的数据库。在MongoDB中，想查看使用的是哪个数据库，可以使用如下命令来查看。db 图2 查看所使用的数据库 查看有哪些数据库。
3、MongoDB核心服务器主要是通过mongod程序启动的，而且在启动时不需对MongoDB使用的内存进行配置，因为其设计哲学是内存管理最好是交给操作系统，缺少内存配置是MongoDB的设计亮点，另外，还可通过mongos路由服务器使用分片功能。
求解决,使用Spring-data-mongodb写出根据日期时间(按日、周、月、年...
1、foriinrange（0，7）：end_day=datetime。timedelta（days=17*7+5+i）#当i=0，2020年1月1日到18周的最后一天共多少天。data=datetime。datetime，strftime（first_day+end_day，%Y-%m-%d）#first_day也算一天。
2、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。
3、怎么在spring-data-mongodb中进行字段间的比较 使用了BasicQuery （extends Query）来解决的。
4、除了最常用的关系数据库和缓存之外，之前我们已经介绍了在Spring Boot中如何配置和使用 MongoDB 、 LDAP 这些存储的案例。接下来，我们继续介绍另一种特殊的数据库：时序数据库InfluxDB在Spring Boot中的使用。
5、为了显示某一日期是星期几而使用的函数叫做weekday函数，首先在单元格中输入＝weekday，然后选中目标单元格。这时页面会自动跳出对话框要求选择返还数，由于excel默认周日是一周的开始，所以第一行就是返还数6。
6、数据库连接配置 使用Spring Data 连接 MongoDB 数据库有2种方式：一种是类似JDBC的方式得到连接，另一种是通过Spring读取XML配置文件的方式得到连接。这里先介绍第一种连接方式，后续会介绍第二种连接。
mongodb的group问题
1、mongodb的 group 操作对索引的运用是比较差的。
2、mongo的reduce就是这个样子的就只有_id和value俩字段吧。
3、sudo chmod -R 770 /var/run/mongodb 要确保/etc/mongod.conf配置文件也 belong 到mongodb用户和组。命令：bash sudo chown mongodb：mongodb /etc/mongod.conf 使用sudo启动MongoDB服务，避免权限不足的问题。
4、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。
5、不过，如果真的需要建立更多的集合的话，MongoDB 也是支持的，只需要在启动时加上“--nssize”参数，这样对应数据库的命名空间文件就可以变得更大以便保存更多的命名。
6、同时由于 oplog 的并行写入，存在尾部乱序和空洞现象，具体来说就是oplog里面的数据顺序可能是和实际数据顺序不一致，并且存在时间的不连续问题。
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、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。
4、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。
5、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。
6、在MongoDB存储的文档上执行聚合操作非常有用，这种方式的一个限制是聚合函数（比如，SUM、AVG、MIN、MAX）需要通过mapper和reducer函数来定制化实现。MongoDB没有原生态的用户自定义函数（UDFs）支持。
