mongoDB应用篇-mongo聚合查询
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。
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。
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$count操作。说明：查询展示文档数量的总数。
在上一篇 mongodb Aggregation聚合操作之$count 中详细介绍了mongodb聚合操作中的$count使用以及参数细节。本篇将开始介绍Aggregation聚合操作中的$match操作。
◆高伸缩性的场景：Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。◆用于对象及JSON数据的存储：Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。
...怎么用java对mongodb数据库进行多条件查询,先谢谢了
第一步：安装MongoDB 无需太多的繁杂步骤，你只要在MongoDB官方网站查看安装说明，根据自己的操作系统进行选择适应的版本即可。第二步：启动MongoDB服务器 这一步也很简单。
首先，要通过Java操作Mongodb，必须先下载Mongodb的Java驱动程序，可以在这里下载。
你这两个if语句没有关联的，因为你没有在第二个if语句的前面加else，所以如果两个条件都成立的话是可以都执行的。
在 Java 程序中如果要使用 MongoDB，你需要确保已经安装了 Java 环境及 MongoDB JDBC 驱动。连接数据库，你需要指定数据库名称，如果指定的数据库不存在，mongo会自动创建数据库。
MongoDB是什么,怎么用?看完你就知道了
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。
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。
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。
mongodb建立索引&查看索引&删除索引
从Robo 3T可视化界面中，去创建mongodb数据表的索引。
）对于分片集合，unique不能保证字段的唯一性，因为插入和索引操作对于每个分片都是本地操作。
MongoDB索引使用B树数据结构（确切的说是B-Tree，MySQL是B+Tree）MongoDB的索引可以分为：单字段索引、复合索引以及地理空间索引等。
MongoDB索引使用B-tree数据结构。索引支持MongoDB中查询的高效执行。如果没有索引，MongoDB必须执行集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档。
Mongodb支持多种index类型，这相对于其他Nosql数据库而言具有很大的优势，它的索引类型比较接近SQL数据库，所以开发者在mongodb中使用索引将是非常便捷的。
MongoDB有2D空间索引，做这种应用很方便。https：//foursquare.com/ 目前用的就是MongoDB做的LBS服务。
mongo中的高级查询之聚合操作(distinct,count,group)与数据去重
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、db.collection.distinct(field， query， options) 获取某个字段的唯一值，仅可对单一字段去重。
3、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。
4、判断索引选择及不同索引执行家伙信息可以通过explain操作获取， MongoDB通过explain来获取SQL执行过程信息 ，当前持续explain的请求命令包含以下几种： aggregate， count， distinct， find， findAndModify， delete， mapReduce， and update。
5、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。
mongodb数据查询功能的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于mongodb查询表数据、mongodb数据查询功能的信息别忘了在本站进行查找喔。