如何实现mongodb中的sum汇总操作?
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。
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。
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。
可以使用NineData数据迁移方案来实现不同MongoDB实例间的数据复制。
mongodb中有聚合函数，可以使用聚合函数查询最值。
分析在MongoDB中正成为越来越重要的话题，因为它在越来越多的大型项目中使用。人们厌倦了使用不同的软件来做分析（包括Hadoop），它们显然需要传输大量开销的数据。
什么是mongoDB数据库
1、MongoDB 是一种 NoSQL 数据库，其设计目的是提供一种非关系型的数据存储解决方案。
2、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。
3、MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。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。
MongoDB的统计查询和条件统计查询问题请教
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。
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。
Mongodb中自带的基本聚合函数有三种：count、distinct和group。下面我们分别来讲述一下这三个基本聚合函数。（1）count 作用：简单统计集合中符合某种条件的文档数量。
我们提供了一个查询的样例集，这些查询使用聚合函数、过滤条件和分组从句，及其等效的MapReduce实现，即MongoDB实现SQL中GROUP BY的等效方式。
求解决,使用Spring-data-mongodb写出根据日期时间(按日、周、月、年...
foriinrange（0，7）：end_day=datetime。timedelta（days=17*7+5+i）#当i=0，2020年1月1日到18周的最后一天共多少天。data=datetime。datetime，strftime（first_day+end_day，%Y-%m-%d）#first_day也算一天。
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。
怎么在spring-data-mongodb中进行字段间的比较 使用了BasicQuery (extends Query)来解决的。
除了最常用的关系数据库和缓存之外，之前我们已经介绍了在Spring Boot中如何配置和使用 MongoDB 、 LDAP 这些存储的案例。接下来，我们继续介绍另一种特殊的数据库：时序数据库InfluxDB在Spring Boot中的使用。
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