mongodb禁止查没有索引的字段，mongodb查询限制条数

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mongodb文本搜索

1、在mongodb中做文本搜索，必须要创建文本索引。文本索引建立在collection上，一个collection最多只能建立一个文本索引，文本索引可以cover多个域。

2、多键索引：MongoDB会为数组中的每个元素创建索引。地理空间索引：对地理空间坐标数据的有效查询，包含平面几何的二维索引和球面几何的二维球面索引。文本索引：在集合中搜索字符串内容，即进行文本检索查询。

3、MongoDB索引使用B-tree数据结构。索引支持MongoDB中查询的高效执行。如果没有索引，MongoDB必须执行集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档。

4、数据结构：MongoDB主要针对的是数据的存储和查询，而Elasticsearch则是专注于全文搜索和分析，因此它们的数据结构和查询方式不同。

5、如果我们遇到了一些数据需要跨多个文本或者统计等操作，这个时候可能文档自身也较为复杂，查询操作符已经无法满足的时候，这个时候就需要使用MongoDB的聚合查询框架了。

MongoDB Shell Script mongoDB的命令行使用的是类似JavaScript脚本的命令行交互，所以我们可以在shell当中使用JS的一些命令、函数等。输入mongo命令启动mongo控制台然后参考官方文档操作mongo数据。

尽管以上查询功能已经很丰富，但如果还不能满足使用情况的话可以用一下方法---基于mongodb原本查询语句的查询方式。

当然这里面还是有不同的推荐的。一般来说我比较推荐pascal、c/c++、java。

Bootstrap结合BootstrapTable的使用，分为两种模试显示列表。

MongoDB索引使用B-tree数据结构。索引支持MongoDB中查询的高效执行。如果没有索引，MongoDB必须执行集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档。

正确答案：单字段索引：在文档的单个字段上创建用户定义的升序/降序索引。复合索引：包含多个字段的索引，一个复合索引最多可以包含31个字段。多键索引：MongoDB会为数组中的每个元素创建索引。

MongoDB的索引可以分为：单字段索引、复合索引以及地理空间索引等。单字段索引：MongoDB支持在文档的单个字段上创建用户定义的升序/降序索引，称为单字段索引（Single Field Index）。

）对于分片集合，unique不能保证字段的唯一性，因为插入和索引操作对于每个分片都是本地操作。

mongodb自从2版本起为索引建立了TTL(time to live)，可以指定一个类型为日期的字段为文档的索引并指定TTL（以秒为单位），mongodb内部每分钟执行一次检查TTL，如果超时则删除指定的文档，该特性用来实现session很适合。

多键索引：MongoDB会为数组中的每个元素创建索引。地理空间索引：对地理空间坐标数据的有效查询，包含平面几何的二维索引和球面几何的二维球面索引。文本索引：在集合中搜索字符串内容，即进行文本检索查询。

这种索引方式，可以提高数据访问的速度，因为索引和数据是保存在同一棵B树之中，从聚簇索引中获取数据通常比在非聚簇索引中要来得快。

“nscanned“描述了MongoDB在执行这个查询时搜索了多少文档。”cursor“本查询返回值为”BasicCursor“则说明该查询未使用索引，所以才会搜索了所有的文档。如返回”BtreeCursor“则表示查询中使用了索引。

建立好合适索引，尽量使用更多的精确查询搭配模糊查询一起，不需要返回的字段要屏蔽，增大机器内存，使用固态硬盘，海量数据使用集群部署。

这个原因很多，可以从查询优化和硬件优化入手，比如建立索引，合理的数据结构，增加机器内存，使用SSD硬盘等都可以提高查询效率。

它通过分区工作良好，并允许大量输出。MR在MongoDB v4中，通过使用JavaScript引擎把Spider Monkey替换成V8，性能提升很多。老板抱怨它太慢了，尤其是和Agg框架（使用C++）相比。让我们看看能否从中榨出点果汁。

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