mongdb里面的数据，mongo db数据库

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如何导出、导入MongoDB数据库数据?

启动Mongodb数据库。在自己电脑的E盘、D盘根目录模拟出两个Mongodb的数据库，分别代表旧库和新库。

有时候我们需要将把MongoDB中的数据导出为excel CSV文件，我们可以使用 mongoexport 命令来完成。所以首先要安装mongodb，关于mongodb的安装这里不做介绍，可以查看官方文档进行安装。

选择低峰期，将业务切换到新的MongoDB数据库，完成整个迁移过程。此外，NineData还支持MongoDB实例间的长期复制，适用于数据容灾、读写分离、测试数据构建等多种业务场景，并支持数十种常见数据库的迁移复制。

如何把mongodb中的数据读到内存中

如果有服务器重启了，它就可以从同一个副本集中另外一个服务器中读取数据从而重建自己的数据（重新同步，resync）。

方式一：使用tmpfs作为文件系统方式二：使用ramfs作为文件系统这两种方式的思路都差不多，使用一个内存模拟文件系统，由于替换了磁盘文件系统，数据就保留在内存中。

首先，启动MongoDB数据库（不会的可参考我的其他指南，这里不多说），然后再连接MongoDB数据库。如图，使用 mongo命令就可以连接MongoDB数据库了。如图，提示connecting to……，说明连接成功了。

如何在短时间内完成MongoDB差异数据对比?

1、总之，对于需要在短时间内完成MongoDB差异数据对比的场景来说，使用NineData是一种高效且易于使用的解决方案，可以帮助快速定位不一致的数据并节省大量时间和资源。

2、进行数据对比：迁移完成后，可配置数据对比任务，对迁移的MongoDB数据进行一致性校验。NineData会对每个文档内容进行精准对比，快速找出差异并生成订正脚本。

3、数据一致性对比：- NineData 提供了 MongoDB 的数据对比能力，可以在迁移前后对源数据库和目标数据库的数据进行一致性比较。

4、一个节点，在一个选举周期（Term）内只能给一个candidate节点投赞成票，且先到先得。只有在candidate节点的oplog领先或和自己相同时才投赞成票。

5、具体流程如下：配置复制任务：选择要复制的数据源、对象和类型，然后快速启动MongoDB的全自动化迁移。进行全量数据对比：配置运行数据对比任务，进行精准、完整的数据对比。

mongo中的高级查询之聚合操作(distinct,count,group)与数据去重

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。

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。

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。

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。

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。