Java架构之MongoDB-MongoDB中的排序
扩大排序内存的限制，例如扩大10倍至320M。如： 给排序字段加索引。
hashset是--不保证有序，不是 --保证无序。这个是一种巧合，Integer的hashCode()返回的是它本身，数据插入的时候，尽管进行了hash混淆，但是还是不行。
索引存储特定字段或一组字段的值，按字段值排序。索引项的排序支持有效的相等匹配和基于范围的查询操作。此外，MongoDB还可以使用索引中的排序返回排序结果。
Elasticsearch主要是使用在Lucene之中的服务器，能够进行分布式多用户能力的全文搜索引擎，并且还是使用在Java的开发中，这是现在很多企业中使用最流行的搜索引擎。
Collation特性（排序规则） 是mongoDB 4 版本新增的。 允许MongoDB的用户根据不同的语言定制排序规则。排序规则有如下的字段属性 locale字段是强制性必选参数；所有其他排序规则字段都是可选的。
双击代码全选 1 use company 记住，除非你在MangoDB里保存了一些东西，否则它不会自动为你保存。 使用下面的命令帮你查看可用的数据库，它会显示“company”尚未被创建。
MongoDB文档中字段是否有先后顺序之分
1、有两个方法修改。你可以参考一下。ArnoldZhang | 园豆：8912 (大侠五级) | 2014-10-28 20：13 这两个方法都不能满足我的需求。
2、本文探讨了如何合理设置MongoDB片键以发挥分片机制的优势，作者为Bugsnag.com的工程师Conrad Irwin。Bugsnag为移动应用开发者提供实时的Bug追踪及检测服务，Bugsnag使用MongoDB存储超过TB级的文档数据。
3、MongoDB是一个开源的、基于分布式的、面向文档存储的非关系型数据库。是非关系型数据库当中功能最丰富、最像关系数据库的。MongoDB高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。
4、适合那些对数据库具体数据格式不明确或者数据库数据格式经常变化的需求模型，而且对开发者十分友好。自带一个分布式文件系统，可以很方便地部署到服务器机群上。
5、（1）文档文档是 MongoDB 中数据的基本单位，类似于关系数据库中的行（但是比行复杂）。多个键及其关联的值有序地放在一起就构成了文档。
6、MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。它将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=value)对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档，数组及文档数组。
云上MongoDB常见索引问题及最优索引规则大全
正确答案：单字段索引：在文档的单个字段上创建用户定义的升序/降序索引。复合索引：包含多个字段的索引，一个复合索引最多可以包含31个字段。多键索引：MongoDB会为数组中的每个元素创建索引。
注意 ： 1） 不支持一个复合索引同时出现多个数组字段。
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是什么,怎么用?看完你就知道了
1、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。
2、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。
3、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。
4、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。这种格式使得MongoDB能够灵活、高效地存储大量数据。此外，MongoDB支持分片，可以将数据分散到多个服务器，以实现数据的水平扩展。
5、管道使用MongoDB自带的本地操作来执行聚合操作更高效，管道是MongoDB执行聚合操作的首先。聚合管道可以操作分片collection。聚合管道可以通过使用索引来提高性能。聚合管道内部会进行优化阶段。
6、MongoDB通常被归类为面向文档的数据库，而不是传统的关系型数据库。与关系型数据库不同，MongoDB使用的是类似JSON格式的文档来表示数据，这些文档可以包含任意数量和类型的字段，并且每个文档都可以具有自己的结构。
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