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如何正确的使用MongoDB并优化其性能
1、在MongoDB中我们将与主键没有直接关系的图书单独提取到另一个集合，用存储主键的方式进行关联查询。当我们要查询文章和评论时需要先查询到所需的文章，再从文章中获取评论id，最后用获得的完整的文章及其评论。
2、“n”则表明了实际返回的文档数量。“nscanned“描述了MongoDB在执行这个查询时搜索了多少文档。”cursor“本查询返回值为”BasicCursor“则说明该查询未使用索引，所以才会搜索了所有的文档。
3、MongoDB的主从同步机制是确保数据一致性和可靠性的重要机制。其同步的基础是oplog，类似MySQL的binlog，但是也有一些差异，oplog虽然叫log但并不是一个文件，而是一个集合（Collection）。
4、游戏场景，使用MongoDB存储游戏用户信息，用户的装备、积分等直接以内嵌文档的形式存储，方便查询、更新。
5、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。
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、具体方法如下：解决方法1：下载了压缩包后，找到压缩包的那个路径，然后对压缩包进行解压。然后打开文件中的bin路径，在bin路径中找到【mongo.exe】文件，然后就然后双击，运行此程序。
4、下载MongoDB数据库；将安装文件解压到C盘（注意：安装路径中不能出现空格），配置“环境变量”，将 %MONGODB_HOME%in 添加到“Path”中；进入DOS窗口，设置数据保存目录（与端口）和日志输出目录。
如何实现mongodb中的sum汇总操作?
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、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。
3、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。
4、可以放用来分组的字段，并且会返回其中字段（group by 后面的字段）是在分组操作期间对文档进行操作的聚合函数。可以返回总和或计数。该函数有两个参数：当前文档；该组的聚合结果文档。
如何在短时间内完成MongoDB差异数据对比?
1、总之，对于需要在短时间内完成MongoDB差异数据对比的场景来说，使用NineData是一种高效且易于使用的解决方案，可以帮助快速定位不一致的数据并节省大量时间和资源。
2、进行数据对比：迁移完成后，可配置数据对比任务，对迁移的MongoDB数据进行一致性校验。NineData会对每个文档内容进行精准对比，快速找出差异并生成订正脚本。
3、数据一致性对比：- NineData 提供了 MongoDB 的数据对比能力，可以在迁移前后对源数据库和目标数据库的数据进行一致性比较。
