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MongoDB自动分片介绍
MongoDB 的数据分块称为 chunk。每个 chunk 都是 Collection 中一段连续的数据记录，通常最大尺寸是 200MB，超出则生成新的数据块。
MongoDB的分片框架中有3个角色：1）Query Routers：路由 2）Config servers：元数据服务器 3）Shards：数据节点 接着是坐标系的定义：MongoDB可通过索引来获取相关对象的地址，成为“坐标系”。
分片是MongoDB提供的一种机制，其可以将大型的集合分割保存到不同的服务器上。与其他的分区方案相比，MongoDB几乎能自动为我们完成所有事情。
面向集合存储，容易存储对象类型的数据。在MongoDB 中数据被分组存储在集合中，集合类似RDBMS 中的表，一个集合中可以存储无限多的文档。（2）模式自由，采用无模式结构存储。
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。
mongodb数据库查询字段的长度还是需要使用到find这个方法，只要在查询语句之中添加一个$strLenCP的聚合表达式就可以去查询出当前数据库内指定字段。MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。
MongoDB树形数据存储
充分利用文档型存储 schema-less的优点，受限存储一个大的树形文档，再将每个节点的其他信息单独存储。优点是操作简单，结构上的操作可直接操作树形文档，数据上的操作仅需操作单条数据。
使用数据库：将TreeView的数据保存到数据库中，可以使用关系型数据库（如MySQL、SQL Server）或非关系型数据库（如MongoDB、Redis）。
这种索引方式，可以提高数据访问的速度，因为索引和数据是保存在同一棵B树之中，从聚簇索引中获取数据通常比在非聚簇索引中要来得快。
