mongodb按id分页重复，mongodb分组查询

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java中的mongoDB怎么分页,要代码,数据量较大

分页就是每次查询规定行数的数据，每翻页一次查询一次，然后返回对应数据。

片键介绍数据划分（partitioning）关键问题是怎么样将一个集合中的数据均衡的分布在集群中的节点上。 MongoDB 数据划分的是在集合的层面上进行的，它根据片键来划分集合中的数据。

MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=value)对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档，数组及文档数组。

1、可以设置唯一索引解决，比如name字段不能重复，可以设置name字段为唯一索引。

2、MongoDB的主从同步机制是确保数据一致性和可靠性的重要机制。其同步的基础是oplog，类似MySQL的binlog，但是也有一些差异，oplog虽然叫log但并不是一个文件，而是一个集合（Collection）。

3、主要内容：数据框数据写入mongdb方法数据框数据写入mysql方法为了以后不重复造轮子，这里总结下，如何把数据框数据写入mysql和mongodb的方法记录下来，省得翻来翻去。下面记录的都是精华。

4、用户没写入一条数据，就会在对应索引生成一条索引KV，实现索引与数据的一一对应，索引KV数据写入Index索引文件过程加剧写入负载。影响读性能 MongoDB内核查询优化器原理是通过候选索引快速定位到满足条件的数据，然后采样评分。

5、随着新的PyMongoArrow API的发布，您可以在MongoDB上使用Python运行复杂的分析和机器学习。PyMongoArrow可以快速将简单的MongoDB查询结果转换为流行的数据格式（例如Pandas数据框架和NumPy数组），帮助您简化数据科学工作流程。

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。

(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。

在数据量超过内存限制，这个操作需要设置 allowDiskUse=true。从MongoDB6开始，删除了aggregate的选项，将结果作为一条数据的返回。aggregate可以返回cursor或者数据结果集。

aggregate是monogodb的聚合函数。

AggregationOutput output = logCollection.aggregate(match，group)；偶尔会发生Read timed out 异常。

facet阶段及其子管道不能使用索引，即使它的子管道使用$match，或者$facet是管道中的第一阶段。$facet阶段将始终在执行期间执行COLLSCAN。

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