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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、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$count操作。说明：查询展示文档数量的总数。
4、在上一篇 mongodb Aggregation聚合操作之$count 中详细介绍了mongodb聚合操作中的$count使用以及参数细节。本篇将开始介绍Aggregation聚合操作中的$match操作。
5、MongoDB 聚合操作是在数据处理管道的逻辑上建模的。documents可以进入一个用于处理docuemnt然后返回聚合值的多阶段管道。底层的管道提供了filters（类似于查询的操作）和document transformations（修改document的输出形式）操作。
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。
mongodb采用哪种语言编写
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[1] 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 是由C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。MongoDB 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
Elasticsearch是java编写，通过RESTFul接口操作数据。MongoDB是C++编写，通过driver操作数据。MongoDB的分片有hash和range两种方式，Elasticsearch只有hash一种。
文档数据库?
1、键值存储数据库（Key-Value Store）文档型数据库（Document Database）图形数据库（Graph Database）表格数据库（Table-Based Database）键值存储数据库是一种简单的数据存储方式，它使用一个键和一个值来存储数据。
2、数据库的文档一般有顺排文档、倒排文档两种类型。一般地说，一个数据库至少包括一个顺排文档和一个倒排文档。
3、数据库的文档一般有主文件，日志文件两种。主文件是数据库的核心组成部分，它包含了所有数据记录和索引。主文件通常以固定大小的块、页或区域组成，每个块包含一定数量的数据记录和索引。
4、文档型数据库。文档型数据库有些格式和数据是可以随时修改的，而关系型数据库一开始设置的格式就是固定的，游戏开发到后面出现bug肯定要及时修改的，所以使用文档型数据库更加方便便捷。
