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如何实现mongodb中的sum汇总操作?

mongod.exe –config mongodb.configmongodb.config是Mongo\bin目录下的配置文件，需要在此配置文件中指定数据目录(比如，dbpath= C：\Mongo\Data)的位置。连接到MongoDB，到这一步，mongo后台服务已经启动，可以通过http：//localhost：27017查看。 MongoDB启动运行后，我们接下来看它的聚合函数。

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。

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。在MongoDB中，管道命令在单个集合上运行，从逻辑上将整个集合传递到聚合管道。

aggregate是monogodb的聚合函数。

mongodb采用哪种语言编写

1、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。MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。它支持的数据结构 非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。

2、MongoDB是由C++语言编写的。它是一种开源的、面向文档的数据库管理系统，具有高性能和高度可扩展性。MongoDB由MongoDB团队开发，并持续进行维护和更新。MongoDB具有丰富的功能和特性，使其成为数据存储和检索的有力工具。它支持各种数据模型，并提供了许多用于查询、聚合和索引的机制。

3、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。MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。

4、MongoDB[1] 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。ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。

mongodb适用于什么场景

MongoDB适用于需要处理大量数据，特别是无结构或半结构化数据的场景，同时需要高性能和水平扩展能力的应用场景。 处理大量数据：MongoDB是一个面向文档的数据库，采用BSON（二进制JSON）格式存储数据。这种格式使得MongoDB能够灵活、高效地存储大量数据。

（4）高伸缩性的场景：MongoDB适合由数十或数百台服务器组成的数据库。（5）用于对象及JSON数据的存储：MongoDB的BSON数据格式适合文档化格式的存储及查询。mongodb设计特点：（1）面向集合存储，容易存储对象类型的数据。

● 物流场景：使用MongoDB存储订单信息，订单状态在运送过程中会不断更新，以MongoDB内嵌数组的形式来存储，一次查询就能将订单所有的变更读取出来。

mongodb使用场景是什么?

MongoDB适用于需要处理大量数据，特别是无结构或半结构化数据的场景，同时需要高性能和水平扩展能力的应用场景。 处理大量数据：MongoDB是一个面向文档的数据库，采用BSON（二进制JSON）格式存储数据。这种格式使得MongoDB能够灵活、高效地存储大量数据。

● 游戏场景：使用MongoDB存储游戏用户信息，用户的装备、积分等直接以内嵌文档的形式存储，方便查询、更新。

MongoDB在社交网络、媒体或物联网（IoT）等应用场景中处理非结构化数据时，该数据库更为合适。需要进行大量的读写、索引、嵌入等操作的场景，并且需要数据可扩展可变化，例如内容管理、个性化推荐等领域。上述就是MySQL和MongoDB的使用场景的具体介绍，供网友们借鉴参考。

◆高伸缩性的场景：Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。◆用于对象及JSON数据的存储：Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。自然，MongoDB的使用也会有一些限制，例如它不适合：◆高度事务性的系统：例如银行或会计系统。

文档型数据库:非结构化数据存储的最佳实践

在数字化时代的浪潮中，数据的多元化和增长对存储管理提出了严峻的挑战。传统的关系型数据库尽管在结构化数据处理上表现出色，但面对非结构化数据的汹涌澎湃，它们的优势逐渐显得捉襟见肘。这时，文档型数据库，如MongoDB和SequoiaDB，以其独特的魅力崭露头角，成为非结构化数据存储的最佳实践。

文档型数据库是一种非关系型数据库，它将数据存储为一系列的文档，通常使用JSON、BSON或XML格式。与传统的关系型数据库使用预定义的固定表结构不同，文档型数据库允许每个文档具有不同的数据结构，为数据的存储和检索提供了更大的灵活性和可扩展性，特别适合于处理半结构化和快速变化的数据。

一般将NoSQL数据库分为四大类：键值(Key-Value)存储数据库、列存储数据库、文档型数据库和图形(Graph)数据库。它们的数据模型、优缺点、典型应用场景。

如：Cassandra， HBase， Riak.文档型数据库文档型数据库的灵感是来自于Lotus Notes办公软件的，而且它同第一种键值存储相类似。该类型的数据模型是版本化的文档，半结构化的文档以特定的格式存储，比如JSON。文档型数据库可 以看作是键值数据库的升级版，允许之间嵌套键值。

（1）结构化数据，简单来说就是数据库。结合到典型场景中更容易理解，比如企业ERP、财务系统；医疗HIS数据库；政府行政审批；其他核心数据库等。这些应用需要哪些存储方案呢？基本包括高速存储应用需求、数据备份需求、数据共享需求以及数据容灾需求。

文档型按照功能划分又分为基于海量数据存储的和基于搜索内容存储的搜索引擎，数据结构可以理解为Json格式的文档类型。

MySQL和MongoDB有什么区别

1、（1）mysql数据库：属于关系型数据库。在不同的引擎上有不同的存储方式。查询语句是使用传统的sql语句，拥有较为成熟的体系，成熟度很高。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。对MongoDB来说，关联一般是做成内联的，最大程度发挥其优势。

3、MySQL 和 MongoDB 是两个可用于存储和管理数据的数据库管理系统。MySQL 是一个关系数据库系统，以结构化表格格式存储数据。相比之下，MongoDB 以更灵活的格式将数据存储为 JSON 文档。两者都提供性能和可扩展性，但它们为不同的应用场景提供了更好的性能。

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