mongodb多字段分组聚合，mongodb 聚合分组查询

MongoDB自动分片介绍

MongoDB的分片框架中有3个角色：1）Query Routers：路由 2）Config servers：元数据服务器 3）Shards：数据节点 接着是坐标系的定义：MongoDB可通过索引来获取相关对象的地址，成为“坐标系”。

水平扩展能力：MongoDB的分片功能不仅可以用来存储大量数据，还可以提高数据库的读写性能。因为分片可以将数据分散到多个服务器，从而充分利用了服务器的并行处理能力。

MongoDB 的数据分块称为 chunk。每个 chunk 都是 Collection 中一段连续的数据记录，通常最大尺寸是 200MB，超出则生成新的数据块。

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。

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。

可以放用来分组的字段，并且会返回其中字段(group by 后面的字段)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。

在上一篇 mongodb Aggregation聚合操作之$project 中详细介绍了mongodb聚合操作中的$project使用以及参数细节。本篇将开始介绍Aggregation聚合操作中的unwind操作。 说明： 解析输入文档中的数组字段，为每个元素输出一个文档。

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。

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。

mongo聚合查询aggregate查找重复数据,第二次match不生效?

1、例如某一步管道查询操作导致内存占用超过20%，这个时候就会报错，无法继续使用管道 ，因为mongoDB本身每次最大是16Mb的数据量，为了尽可能避免或者减少这种问题，建议可以考虑尽可能的使用 $match 操作符过滤无用数据，减少数据总大小。

2、(3).将时间格式化并且按时间分组求count，不推荐使用这种方法。

3、可以使用db.collection.aggregate()的explain参数看到执行计划。聚合管道来决定需要返回的字段。如果使用只需要的字段，这样可以减少数据量。

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。

MongoDB中聚合的方法使用aggregate()返回的列表中没有$project里面的属...

1、有条件地排除字段：从MongoDB 6开始，您可以在聚合表达式中使用变量REMOVE来有条件地抑制一个字段。

2、aggregate可以返回cursor或者数据结果集。在返回的结果中，每个document的大小不能超过16M(这个限制只针对返回的document)。documents有可能会超过这个限制，db.collection.aggregate()默认返回cursor。

3、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。

4、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。

5、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。

6、在上一篇 mongodb Aggregation聚合操作之$project 中详细介绍了mongodb聚合操作中的$project使用以及参数细节。本篇将开始介绍Aggregation聚合操作中的unwind操作。 说明： 解析输入文档中的数组字段，为每个元素输出一个文档。

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