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如何实现mongodb中的sum汇总操作?

看一个官网的例子：stage 1：通过match命令筛选出目标文档。stage 2： 然后将筛选出来的文档再通过group命令进行分组，最后通过sum命令对分组后的数据进行累加操作。这个概念相对复杂，以下仅为个人理解。

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$project 中详细介绍了mongodb聚合操作中的$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。

mongodb中使用 $cond条件来完成类似case when then的功能。

mongodb和mysql的区别

1、开源数据库的份额在不断增加，mysql的份额页在持续增长。缺点就是在海量数据处理的时候效率会显著变慢。（2）Mongodb数据库：非关系型数据库(nosql )，属于文档型数据库。

2、MongoDB比MySQL快在它有Memory-Mapping以及它不用处理事物 MySQL适用于传统的对关联要求高的方面，MongoDB更多用于Logging、SNS等以K-V居多的需求，但是两种数据库其实都能胜任大多数需求。

3、更高的写入负载 默认情况下，MongoDB更侧重高数据写入性能，而非事务安全，MongoDB很适合业务系统中有大量“低价值”数据的场景。但是应当避免在高事务安全性的系统中使用MongoDB，除非能从架构设计上保证事务安全。

4、Mongodb和Mysql索引选型 1)首先两种数据库都选择平衡m叉树作为底层索引结构，因为平衡树m叉树是同种元素序列情况下的深度最小的m叉排序树。这可以减少m叉树元素查找的深度，从而提升平均查找效率。

5、mongodb 会比mysql快的多，原因是：首先是内存映射机制，数据不是持久化到存储设备中的，而是暂时存储在内存中，这就提高了在IO上效率以及操作系统对存储介质之间的性能损耗。

MongoDB和MySQL的区别

1、开源数据库的份额在不断增加，mysql的份额页在持续增长。缺点就是在海量数据处理的时候效率会显著变慢。（2）mongodb数据库：非关系型数据库(nosql )，属于文档型数据库。

2、MongoDB比MySQL快在它有Memory-Mapping以及它不用处理事物 MySQL适用于传统的对关联要求高的方面，MongoDB更多用于Logging、SNS等以K-V居多的需求，但是两种数据库其实都能胜任大多数需求。

3、更高的写入负载 默认情况下，MongoDB更侧重高数据写入性能，而非事务安全，MongoDB很适合业务系统中有大量“低价值”数据的场景。但是应当避免在高事务安全性的系统中使用MongoDB，除非能从架构设计上保证事务安全。

4、Mongodb和Mysql索引选型 1)首先两种数据库都选择平衡m叉树作为底层索引结构，因为平衡树m叉树是同种元素序列情况下的深度最小的m叉排序树。这可以减少m叉树元素查找的深度，从而提升平均查找效率。

如何用Java操作MongoDB

1、建立simpleTest.java，完成简单的mongoDB数据库操作 Mongo mongo = new Mongo()；这样就创建了一个MongoDB的数据库连接对象，它默认连接到当前机器的localhost地址，端口是27017。

2、// 使用BasicDBObject对象创建一个mongodb的document，并给予赋值。

3、首先，要通过Java操作Mongodb，必须先下载Mongodb的Java驱动程序，可以在这里下载。

4、首先你需要安装mongodb的JDBC驱动，比如mongo-java-driver-jar。然后把这个jar包引用到你的程序中。

5、在线查看源码：https：//github.com/mongodb/mongo-java-driver 下面建立一个JavaProject工程，导入下载下来的驱动包。

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