如何在Mongodb集合中统计去重之后的数据
索引支持在MongoDB中高效地执行查询。如果没有索引，MongoDB必须执行全集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档。
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。
看一个官网的例子：stage 1：通过match命令筛选出目标文档。stage 2： 然后将筛选出来的文档再通过group命令进行分组，最后通过sum命令对分组后的数据进行累加操作。这个概念相对复杂，以下仅为个人理解。
如果我们遇到了一些数据需要跨多个文本或者统计等操作，这个时候可能文档自身也较为复杂，查询操作符已经无法满足的时候，这个时候就需要使用MongoDB的聚合查询框架了。
MongoDB能够使用BSON，并将BSON作为数据的存储存放在磁盘中。当Client端要将写入文档，使用查询等等操作时，需要将文档编码为BSON格式，然后再发送给Server端。同样，Server端的返回结果也是编码为BSON格式再放回给Client端的。
如何设置mongodb默认数据库路径
1、配置MongoDB数据库的dbpath（数据库存储路径）和logpath(日志文件存储路径)。mongo.config文件内容例如以下：你也但是使用 --dbpath选项和 --logpath选项来配置路径。
2、创建数据库文件的存放位置，比如D：/mongodb/data/db。启动mongodb服务之前需要必须创建数据库文件的存放文件夹，否则命令不会自动创建，而且不能启动成功。
3、创建数据库路径（data目录）、日志路径（logs目录）和日志文件（mongo.log文件），完成后如下图所示 创建配置文件mongo.conf。
4、登录NineData控制台。 在左侧导航栏中，单击数据源管理数据源。 单击页面上的创建数据源，在弹出的数据源类型弹窗中，选择自建数据库MongoDB，在创建数据源页面根据下表配置参数。
5、下载Chathub源代码。可以从GitHub上下载最新版本的源代码。安装Node.js和npm。可以从Node.js官网下载并安装最新版本的Node.js。安装MongoDB数据库。可以从MongoDB官网下载并安装最新版本的MongoDB数据库。
为什么MongoDB会丢数据
小数据的要求对于MongoDB和Hbase都没有影响，因为MongoDB和Hbase都是一种数据库，主要就是用于存储零碎的小数据。
mongoose 连接 MongoDB，但是查不出数据，可能有以下原因： 数据库连接失败。请检查您的数据库连接是否正确。 查询语句有误。请检查您的查询语句是否正确。 数据库中没有数据。请检查您的数据库中是否有数据。
您好，我来为您解你可以查一下，mongodb的bug，你插入保存以后需要调一下getlasterror()，否则MongoDB就不会在确认数据库写操作完成就返回了，不知道是不是这个原因。
求助,mongodb如何恢复误删数据
正常来说不行的。mongodb的journal只是在mongod真正把改动写进数据库文件之前记录这个操作，以防在进程突然中断时数据库文件会损坏而已，对于删除操作，journal里并没有原来的数据。
mongodb使用 mongorestore 命令来恢复备份的数据。1）语法：mongorestore命令脚本语法如下：参数：2）示例：例子，此时有一个mongo容器 方法一：直接进入docker容器，一步一步还原。
收集级的恢复需要耗时的手动恢复；恢复与不同的测试/开发的拓扑（切分 → 分片）刷新是不可用的。MongoDB支付备份和恢复(又名“MMS”)MongoDB（公司）本身提供了一些备份MongoDB数据库的方法。
当数据量过大（TB级）时，通过mongodump的逻辑备份方式，效率上已经能满足需求，所以需要提供物理备份的功能，本文主要整理MongoDB副本集通过磁盘快照的进行物理备份和恢复的方法。
remove之前是否进行了backup，如果没有的话，基本恢复不了。
）在pycharm的右上角找到‘database’选项卡 2）打开选项卡，按‘alt+insert键，选择Data Source。3）为数据库连接取一个名称，选择一个JDBC driver files。如果没有这个文件，pycharm可以自动下载。
mongo和mysql索引有什么不同?
1、Mongodb和Mysql索引选型 1)首先两种数据库都选择平衡m叉树作为底层索引结构，因为平衡树m叉树是同种元素序列情况下的深度最小的m叉排序树。这可以减少m叉树元素查找的深度，从而提升平均查找效率。B树和B+树都是平衡m叉树。
2、如果你的索引不能完全放在内存中，一旦出现随机读写比较高的时候，它就会频繁地进行磁盘交换，这个时候，MongoDB的性能就会急剧下降，会出现波动。
3、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。
4、在不同的引擎上有不同 的存储方式。查询语句是使用传统的sql语句，拥有较为成熟的体系，成熟度很高。开源数据库的份额在不断增加，mysql的份额页在持续增长。缺点：在海量数据处理的时候效率会显著变慢。
5、他们需要的是一个“大约”的数字以及更快的处理速度。但某些情况下MongoDB会锁住数据库。如果此时正有数百个请求，则它们会堆积起来，造成许多问题。我们使用了下面的优化方式来避免锁定：每次更新前，我们会先查询记录。
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