mongodb$near排序，mongodb排序sort

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如何基于mongodb来实现用户当前位置距离显示顺序功能

同时由于 oplog 的并行写入，存在尾部乱序和空洞现象，具体来说就是oplog里面的数据顺序可能是和实际数据顺序不一致，并且存在时间的不连续问题。

用户没写入一条数据，就会在对应索引生成一条索引KV，实现索引与数据的一一对应，索引KV数据写入Index索引文件过程加剧写入负载。影响读性能 MongoDB内核查询优化器原理是通过候选索引快速定位到满足条件的数据，然后采样评分。

Reactor响应式编程（Flux、Mono）基本用法 Spring WebFlux入门实例并整合数据库实现基本的增删改查 MongoDB 是由C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。

1、collation：可选的。指定操作要使用的排序规则。排序规则允许用户为字符串比较指定特定于语言的规则，例如字母大小写和重音符号的规则。hint：可选的。指定操作要使用的排序规则。

2、第二个参数是一个更新操作，使用 $push 操作符将新的权限对象添加到 access.$.children 数组中。$ 符号代表数组中匹配到的第一个元素。编辑权限使用 $set 操作符更新指定权限对象的 name 和 code 属性。

3、substr，$substrBytes，$substrCP 是aggregate的管道操作符，主要可用在project中，substr 在版本4后最好使用 $substrBytes 其中 string 是需截取的字符串，若为表内字段可用$加字段名。

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。

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。

1、在经过$limit管道后，管道内的文档数量个数会“提前”减小，这样会节省内存，提高内存利用效率。$limit提前后，$sort紧邻$limit这样的话，当进行$sort的时候当得到前“$limit”个文档的时候就会停止。

2、“millis”表明了这个查询的执行时间。数字越小，则说明这个查询的效率越高。“n”则表明了实际返回的文档数量。“nscanned“描述了MongoDB在执行这个查询时搜索了多少文档。

3、使用方式：db.collection.count(query)或者db.collection.find(query).count()参数说明：其中query是用于查询的目标条件。

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