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mongodb的复合索引是怎么回事?例如db.a.ensureIndex({i:1,j:-1}...
复合索引：MongoDB还支持多个字段的用户定义索引，即复合索引（Compound Index）。复合索引中列出的字段顺序具有重要意义。
创建唯一索引 db.collection.ensureIndex（{a：1}，{unique：true}）为a字段建立唯一索引。
MongoDB在这一方面是不如SQL类型的数据库，且MongoDB没有固定的Schema，正因为MongoDB少了一些这样的约束条件，可以让数据的存储数据结构更灵活，存储速度更加快。
nodejs把数据存到mongodb里方法：首先，创建一个数据库保存用户信息。在这个数据库中创建一个名为 users 的集合，并插入一条用户信息。当前没有 users 集合，mongodb 会直接创建它。
db.things.ensureIndex（{j：1}）EnsureIndex（）函数自是在索引不存在的情况下才会创建。一旦集合在某一个字段上建立索引后，对该字段的随机查询的访问速度会很快。
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mongodb如何查询某个字段的最大值?
mongodb中有聚合函数，可以使用聚合函数查询最值。
如果是的话请参考http：// 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。
EnsureIndex（）函数自是在索引不存在的情况下才会创建。一旦集合在某一个字段上建立索引后，对该字段的随机查询的访问速度会很快。如果没有索引，MongoDB会在遍历所有的键值对，然后去对应检查相关的字段。
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。
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。
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。单字段索引：MongoDB支持在文档的单个字段上创建用户定义的升序/降序索引，称为单字段索引（Single Field Index）。
以下是一些常见的坑点： 分片：MongoDB 支持分片，但是分片会增加系统的复杂性和维护成本。如果不正确配置分片，可能会导致性能问题和数据一致性问题。
从Robo 3T可视化界面中，去创建mongodb数据表的索引。
MongoDB如何优化查询性能?
通过查看一个查询的explain（）输出信息，可以知道查询使用了哪个索引，以及是如何使用的。对于任意查询，都可以在最后添加一个explain（）调用（与调用sort（）或者limit（）一样，不过explain（）必须放在最后）。
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。当我们要查询文章和评论时需要先查询到所需的文章，再从文章中获取评论id，最后用获得的完整的文章及其评论。
排除方式七：查看mongodb数据文件，看是否已经很大？经查看，总大小才64M，这比32位文件上限的2G来讲，可以基本忽略；排除方式八：连接字符串。
建立好合适索引，尽量使用更多的精确查询搭配模糊查询一起，不需要返回的字段要屏蔽，增大机器内存，使用固态硬盘，海量数据使用集群部署。
set，这个会影响写入速度的，三个replica set，速度会降低到三分之一。大概主要影响速度的就是这几点吧，如果你需求不是非常复杂，我以前测试mongodb速度方面优化好的情况下还是可以接受的。
