mongodb的查询语句-mongodb查询是按顺序显示的吗(6-10-27)

MongoDB本文目录一览：

• 1、【mongoDB】mongoDB的高可用、一致性
• 2、mongoDB应用篇-mongo聚合查询
• 3、MongoDB怎样添加和查询集合数据
• 4、MongoDB实现地理位置查询
• 5、如何提高mongodb查询速度

【mongoDB】mongoDB的高可用、一致性

1、BASE理论是在一致性和可用性上的平衡，现在大部分分布式系统都是基于 BASE理论设计的，当然MongoDB也是遵循此理论的。

2、MongoDB 常用的优化措施有很多，以下是一些常见的优化措施： 合理设计数据库结构，避免使用冗余数据和重复数据。 创建合适的索引，以加速查询速度。 配置 MongoDB 的缓存大小，以提高写入性能。

3、MongoDB的主要客户端是可以交互的js shell 通过mongo启动，使用js shell能使用js直接与MongoDB进行交流，像使用sql语句查询mysql数据一样使用js语法查询MongoDB的数据，另外还提供了各种语言的驱动包，方便各种语言的接入。

4、MongoDB已经在多个站点部署，其主要场景如下：1）网站实时数据处理。它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。2）缓存。由于性能很高，它适合作为信息基础设施的缓存层。

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。

4、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。

5、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怎样添加和查询集合数据

下面是例子：1）列出当前的数据库MongoDB shell version： 1connecting to： test show dbs -admin 0.03125GBlocal （empty） 可以使用show dbs来列出当前有多少个数据库，上面看到的是有两个，分别是admin和local。

第一个参数是一个查询条件，用于定位需要更新的文档。这里使用 access.id 来查询权限文档，找到对应的权限记录。第二个参数是一个更新操作，使用 $push 操作符将新的权限对象添加到 access.$.children 数组中。

如果没有索引，MongoDB必须执行全集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档。

从Robo 3T可视化界面中，去创建mongodb数据表的索引。

mongodb是不支持join操作的，所以只能去到程序里面合并。

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实现地理位置查询

● 社交场景：使用MongoDB存储用户信息，以及用户发表的朋友圈信息，通过地理位置索引实现附近的人、地点等功能。

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。如果查询存在适当的索引，MongoDB可以使用索引来限制它必须检查的文档数。

如果想要查询出特定的数据，则可以在find里面添加键值对作为条件。比如我要查询name为mimi的数据则可以这样写。执行语句之后，就可以查询到对应的数据了。集合中包含有name：mimi的数据只有一条，所以就显示一条。

如何提高mongodb查询速度

对于速度比较慢的查询来说，它是最重要的性能分析工具之一。通过查看一个查询的explain（）输出信息，可以知道查询使用了哪个索引，以及是如何使用的。

排除方式七：查看mongodb数据文件，看是否已经很大？经查看，总大小才64M，这比32位文件上限的2G来讲，可以基本忽略；排除方式八：连接字符串。

在MongoDB中我们将与主键没有直接关系的图书单独提取到另一个集合，用存储主键的方式进行关联查询。当我们要查询文章和评论时需要先查询到所需的文章，再从文章中获取评论id，最后用获得的完整的文章及其评论。