MongoDB副本集同步原理解析
1、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。
2、这样的设计方式是在非关系型数据库中常用的，也就是我们所说的范式化设计。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。
3、具体如下：副本集指的是一组MongoDB实例组成的集群，由一个主服务器和多个备份服务器构成。通过Replication，将数据的更新由Primary推送到其他实例上，在一定的延迟之后，每个MongoDB实例维护相同的数据集副本。
4、可扩展性 MongoDB被用在一些规模庞大的环境中，FourSquare/Craiglist都在使用它。通过分片数据缩放处理理论上可实现更高的吞吐量。
5、功能如下：数据冗余：副本集可以确保副本结点与主结点数据的更新，以防止单个数据库的服务宕机造成数据丢失的问题。
6、readConcern原理 配置 readconcern：majority 需要先确认 replication.enableMajorityReadConcern 参数已经开启。
MongoDB如何随机获取若干条记录
而MongoDB主要依赖的日志文件是oplog 写操作先被记录下来，添加到主节点的oplog里。与此同时，所有从结点复制oplog。
verbose = true vvvv = true ps：启动verbose冗长信息，它的级别有 vv~vvvvv，v越多级别越高，在日志文件中记录的信息越详细。port：端口。默认27017，MongoDB的默认服务TCP端口，监听客户端连接。
对于操作数据的需求，可以使用 MongoDB 的官方驱动程序或者第三方库（如 Mongoose）来操作数据。下面是一些示例代码：查询权限 使用 find 方法查询权限文档，并将 access 数组返回即可。
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。
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