mongodb百万级聚合，mongodb 聚合查询 性能

mongoDB应用篇-mongo聚合查询

1、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。

2、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。

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。

mongoDB聚合查询中$unwind为什么拆分的不彻底

1、如果size字段没有解析为数组，但没有丢失、null或空数组，则$unwind将非数组操作数视为单个元素数组。

2、unwind ：将文档中的某一个数组类型字段拆分成多条，每条包含数组中的一个值。您可以传递字段路径操作数或文档操作数来展开数组字段。字段路径 您可以将数组字段路径传递给 $unwind 。

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、delimiter 是拆分的标记，为必需内容。 拆分的结果是一个数组，可用 $unwind 为数组字段中每个元素单独创建一条记录。

mongodb数据库适合做什么

1、（1）网站数据：MongoDB适合实时的插入，更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。（2）缓存：由于性能很高，MongoDB也适合作为信息基础设施的缓存层。

2、数据模型自由：MongoDB 允许用户创建自由的数据模型，无需遵循传统的关系型数据库中的严格模式。这使得 MongoDB 非常适合存储非结构化或半结构化数据。

3、◆网站数据：Mongo非常适合实时的插入，更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。◆缓存：由于性能很高，Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层。

4、嵌套文档，业务数据比较复杂，适合嵌套文档式存储，那么mongodb非常合适，这个关系型数据库比较难搞，虽然MySQL和pg也有文档存储，但MySQL的不成熟，pg毕竟现在生产中使用还是偏少，个人也不了解，这里不谈。

5、MongoDB属于内存型数据库，在需要读性能要求很高的项目中有着比较不错的表现。

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

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。

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。

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。

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。

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。

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