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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。
4、从Robo 3T可视化界面中，去创建mongodb数据表的索引。
请MongoDB的索引六种类型。
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。
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。
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。
foreground 方式建立索引，它导致 secondary 同样引发数据库阻塞问题。6 版本修复了这个 Bug，6 版之后使用 background 方式建立索引时，真正转向后台运行了。
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。
mongodb怎样查询有重复字段的文档并显示出来
1、在程序中得先连接两个数据库。然后把那两张表（collection）取出来，用一个的每一条document去和另一个的所有比较。当然，这个东西建好索引了的话也用不了太长时间哈。
2、使用方式：db.collection.count（query）或者db.collection.find（query）.count（）参数说明：其中query是用于查询的目标条件。
3、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。
mongodb的基本概念
文档文档是 MongoDB 中数据的基本单位，类似于关系数据库中的行（但是比行复杂）。多个键及其关联的值有序地放在一起就构成了文档。
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。
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。
如何从mongodb的表中读取各字段对应的类型
1、最简单的命令db.foo.find（{key：value}）可找出当前数据库下名称为foo的collection中键为key，值为value的数据。
2、MongoDB Shell Script mongoDB的命令行使用的是类似JavaScript脚本的命令行交互，所以我们可以在shell当中使用JS的一些命令、函数等。 输入mongo命令启动mongo控制台 然后参考官方文档操作mongo数据。
3、如果是在shell下面，可以用JS脚本进行转换：var cursor = db.coll.find（{}， {_id： 0， name： 1}）；var result = cursor.map（function（doc） { return doc.name；}）；这里用到cursor.map方法。
Mongodb如何按照数组中某一个对象进行查询
} 下面对这个文档中的tag进行增删该查操作，这里用到了spring mongodb 里面的MongoTemplate类。我这里把tags里的内嵌文档抽象成了Tag类。
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。$ 符号代表数组中匹配到的第一个元素。编辑权限 使用 $set 操作符更新指定权限对象的 name 和 code 属性。
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。
