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mongodb如何获取表结构,以及表字段的名称?
1、break 创建连接，取到dates数据，不就是一个字典列表啊，取一个值然后字典操作.keys（）不就可以了。
2、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。
3、MongoDB的集合（collection）可以看做关系型数据库的表，文档对象（document）可以看做关系型数据库的一条记录。但两者并 不完全对等。
4、指定字段路径时，在字段名称前加上美元符号 $ 并用引号引起来。带选项的文档 您可以将文档传递给 $unwind 以指定各种行为选项。
5、我们将作者（comment） 的id数组作为一个字段添加到了图书中去。这样的设计方式是在非关系型数据库中常用的，也就是我们所说的范式化设计。
mongoDB应用篇-mongo聚合查询
如果我们在日常操作中，将部分数据存储在了MongoDB中，但是有需求要求我们将存储进去的文档数据，按照一定的条件进行查询过滤，得到想要的结果便于二次利用，那么我们就可以尝试使用MongoDB的聚合框架。
之前也说过，MongoDB数据库里面的数据是键值对形式，所以如果想要插入多条数据，可以这样写，也就是键值对之间用逗号隔开。如果想要查询数据，则可以使用db.集合名.find（）语句来查询。
MongoDB适用于需要处理大量数据，特别是无结构或半结构化数据的场景，同时需要高性能和水平扩展能力的应用场景。 处理大量数据：MongoDB是一个面向文档的数据库，采用BSON（二进制JSON）格式存储数据。
使用场景：（1）网站数据：MongoDB适合实时的插入，更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。（2）缓存：由于性能很高，MongoDB也适合作为信息基础设施的缓存层。
在上一篇 mongodb Aggregation聚合操作之$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。
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。
如何实现mongodb中的sum汇总操作?
mongo中的高级查询之聚合操作（distinct，count，group）distinct的实现：count的实现 group的实现 （1）.分组求和：类似于mysql中的 select act，sum（count） from consumerecords group by act （2）.分组求和，过滤。
在上一篇 mongodb Aggregation聚合操作之$collStats 中详细介绍了mongodb聚合操作中的$collStats使用以及参数细节。本篇将开始介绍Aggregation聚合操作中的$facet操作。说明：在同一组输入文档的单一阶段中处理多个聚合管道。
而MongoDB数据的基本单元是BSON文档，在键值中有指向不定类型值的键，MongoDB拥有即时查询，但不支持联结操作，简单的键值存储只能根据单个键来获取值，不支持事务，但支持多种原子更新操作。
win7系统如何安装mongodb?win7系统安装mongodb的方法
1、登陆mongodb官网点击右侧的下载 选择windows平台，如图点击需要的 zip文件下载（笔者这里主要讲诉zip文件的安装） legacy版本可以用于旧版本系统下安装，这里不推荐。
2、解压缩文件。将压缩包解压，在D盘创建文件夹MongoDB，将压缩包中所有的.exe文件拷到D：MongoDB文件夹中。建立工作目录。
3、首先进入mongodb的官网，点击下载链接。2 之后进入选择版本页面，因为我用的是32位 win7，所以选择下载windows 32-bit版本，大家根据自己的操作系统选择。之后点击DOWNLOAD（MSI）按钮。
