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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。
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。
五、MongoDB管道——概念篇
了解Linux的同学应该不陌生，管道是将上一条命令产生的结果作为下一条命令的输入，用”|“表示。而在MongoDB中也有类似的概念，它的全称是”聚合管道（Aggregate Pipeline）“，异曲同工。
管道使用MongoDB自带的本地操作来执行聚合操作更高效，管道是MongoDB执行聚合操作的首先。聚合管道可以操作分片collection。聚合管道可以通过使用索引来提高性能。聚合管道内部会进行优化阶段。
MongoDB的主要客户端是可以交互的js shell 通过mongo启动，使用js shell能使用js直接与MongoDB进行交流，像使用sql语句查询mysql数据一样使用js语法查询MongoDB的数据，另外还提供了各种语言的驱动包，方便各种语言的接入。
例如某一步管道查询操作导致内存占用超过20%，这个时候就会报错，无法继续使用管道 ，因为mongoDB本身每次最大是16Mb的数据量，为了尽可能避免或者减少这种问题，建议可以考虑尽可能的使用 $match 操作符过滤无用数据，减少数据总大小。
MongoDB是由C++语言编写的。它是一种开源的、面向文档的数据库管理系统，具有高性能和高度可扩展性。MongoDB由MongoDB团队开发，并持续进行维护和更新。MongoDB具有丰富的功能和特性，使其成为数据存储和检索的有力工具。
substr，$substrBytes，$substrCP 是aggregate的管道操作符，主要可用在project中，substr 在版本4后最好使用 $substrBytes 其中 string 是需截取的字符串，若为表内字段可用$加字段名。
云上MongoDB常见索引问题及最优索引规则大全
MongoDB 常用的优化措施有很多，以下是一些常见的优化措施： 合理设计数据库结构，避免使用冗余数据和重复数据。 创建合适的索引，以加速查询速度。 配置 MongoDB 的缓存大小，以提高写入性能。
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。
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。
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。
