本文目录一览：
如何在window下使用mongodb
1、将下载的压缩包解压缩并放置到你想放置的位置，在目录下建立一个叫做DB的文件夹和一个log.txt的文件：DB文件夹用于存储数据库 log.txt用于记录MongoDB的日志 将上述工作准备好就可以开始安装快云MongoDB了。
2、首先，请确定 MongoDB 服务是否已经正确安装并正在运行。可以在服务管理器中搜索“MongoDB服务”，查看它是否正常启动并正在运行。
3、MongoDB.log】。解决方法2：然后打开【运行】，按【window+R】，出现运行会话框，然后再文本框中输入【cmd】。
4、mongod --config E：oolsmongodb-win32-i386-4mongod.cfg --install 这样就在Windows下成功建立了MongoDB的服务。在“运行”中输入“services.msc”，打开“服务”管理界面。
5、下载mongodb的windows版本，有32位和64位版本，根据系统情况下载 2 创建数据库文件的存放位置，比如D：/mongodb/data/db。
6、原始方式只有启动了MongoDB的服务，才能使用MongoDB的功能，通常情况下会开一个命令窗口，输入下面的命令来启动服务：配置文件方式 如果不想每次启动的时候都在命令行中输入很多繁琐的参数，可以把参数信息保存在配置文件中。
用php怎样判断mongoDB查询结果为空?
1、判断一个变量是否被认为是空的。当一个变量并不存在，或者它的值等同于FALSE，那么它会被认为不存在。如果变量不存在的话，empty（）并不会产生警告。
2、首先，创建一个方法function来供调用。先判断id是否为0，为0则是不存在这条数据的。（假设判断数据库的数据是否存在相同id的数据）然后写sql语句，能查询对应id的数据是否存在了。
3、以Mysql数据库为例。在存储过程中使用判断一个参数，例参数为a.fromtrn_res_coursewarea where1=1and IF（vtitleisNULL，0=0，a.titlelikeCONCAT（%vtitle%）；vtitle是参数。
4、for循环 implode（）；用implode（）将数组输出为字符串，判断输出的字串是否为空。初看上去似乎是个不错的方法，可惜跟上一点一样，对于二维以上数组就不行了。
【mongoDB】mongoDB的高可用、一致性
BASE理论是在一致性和可用性上的平衡，现在大部分分布式系统都是基于 BASE理论设计的，当然MongoDB也是遵循此理论的。
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。
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。
MongoDB是一个面向文档的数据库，目前由10gen开发并维护，它的功能丰富，齐全，所以完全可以替代MySQL。与MySQL等关系型数据库相比，MongoDB的优点如下：①弱一致性，更能保证用户的访问速度。
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、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。
4、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。
5、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。
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。
