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mongodb适用于什么场景
1、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。
2、高伸缩性的场景：MongoDB适合由数十或数百台服务器组成的数据库。（5）用于对象及JSON数据的存储：MongoDB的BSON数据格式适合文档化格式的存储及查询。mongodb设计特点：（1）面向集合存储，容易存储对象类型的数据。
3、● 物流场景：使用MongoDB存储订单信息，订单状态在运送过程中会不断更新，以MongoDB内嵌数组的形式来存储，一次查询就能将订单所有的变更读取出来。
MongoDB怎样添加和查询集合数据
1、下面是例子：1）列出当前的数据库MongoDB shell version： 1connecting to： test show dbs -admin 0.03125GBlocal （empty） 可以使用show dbs来列出当前有多少个数据库，上面看到的是有两个，分别是admin和local。
2、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。
3、第一个参数是一个查询条件，用于定位需要更新的文档。这里使用 access.id 来查询权限文档，找到对应的权限记录。第二个参数是一个更新操作，使用 $push 操作符将新的权限对象添加到 access.$.children 数组中。
4、连接MongoDB数据库 使用如下命令来连接MongoDB数据库 mongo 连接MongoDB数据库 查看目前所使用的数据库。在MongoDB中，想查看使用的是哪个数据库，可以使用如下命令来查看。
mongo中的高级查询之聚合操作(distinct,count,group)与数据去重
1、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。
2、db.collection.distinct（field， query， options） 获取某个字段的唯一值，仅可对单一字段去重。
3、判断索引选择及不同索引执行家伙信息可以通过explain操作获取， MongoDB通过explain来获取SQL执行过程信息 ，当前持续explain的请求命令包含以下几种： aggregate， count， distinct， find， findAndModify， delete， mapReduce， and update。
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。
什么是mongoDB数据库
MongoDB 是一种 NoSQL 数据库，其设计目的是提供一种非关系型的数据存储解决方案。
MongoDB是非关系型数据库。MongoDB又叫文档型数据库，或非关系型数据库，是一种NoSQL的数据库，是网站数据库的优选。
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使用场景是什么?
默认情况下，MongoDB 更侧重高数据写入性能，而非事务安全，MongoDB 很适合业务系统中有大量 “低价值” 数据的场景。但是应当避免在高事务安全性的系统中使用 MongoDB，除非能从架构设计上保证事务安全。
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。
MongoDB使用分片技术对数据进行扩展，MongoDB能自动分片、自动转移分片里面的数据块，让每一个服务器里面存储的数据都是一样大小。
