mongodb查询排序，mongodb 排序索引

mongoDB应用篇-mongo聚合查询

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。

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。

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。

使用场景：（1）网站数据：MongoDB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，MongoDB也适合作为信息基础设施的缓存层。

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。

在MongoDB存储的文档上执行聚合操作非常有用，这种方式的一个限制是聚合函数(比如，SUM、AVG、MIN、MAX)需要通过mapper和reducer函数来定制化实现。MongoDB没有原生态的用户自定义函数(UDFs)支持。

相关问答

Q1: MongoDB查询时排序字段为int类型和string类型的区别

1、这里的type：2 指的是原来的deal字段类型是2，也就是字符串类型。

2、所以区别于 float 的在于精确存储，必须需要精确存储或者精确计算的最好定义为 decimal 即可。示例 3创建一张表 y1，分别给字段 f1，f2，f3 不同的类型。

3、枚举类型有以下特性： 最大占用 2 Byte。 最大支持 65535 个不同元素。 MySQL 后台存储以下标的方式，也就是 tinyint 或者 smallint 的方式，下标从 1 开始。 排序时按照下标排序，而不是按照里面元素的数据类型。

4、MongoDB是一款为web应用程序和互联网基础设施设计的数据库管理系统。没错MongoDB就是数据库，是NoSQL类型的数据库。

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。

6、字段），每一个字段都是一个key/value pair。key： 必须为字符串类型。value：可以包含如下类型。● 基本类型，例如，string，int，float，timestamp，binary 等类型。● 一个document。● 数组类型。

Q2: mongodb查询数据库有哪些表

查看目前所使用的数据库。在MongoDB中，想查看使用的是哪个数据库，可以使用如下命令来查看。db 图2 查看所使用的数据库 查看有哪些数据库。

MongoDB的集合(collection)可以看做关系型数据库的表，文档对象(document)可以看做关系型数据库的一条记录。但两者并 不完全对等。

他支持的数据结构非常松散，是类似json的bjson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。

MongoDB是一款为web应用程序和互联网基础设施设计的数据库管理系统。没错MongoDB就是数据库，是NoSQL类型的数据库。

慎用admin数据库 当Mongod启用auth选项时，用户需要创建数据库帐号，访问时根据帐号信息来鉴权，而数据库帐号信息就存储在admin数据库下。

Q3: MongoDB文档中字段是否有先后顺序之分

可选参数， 当 alternate参数是 shifted时，确定哪些字符被视为可忽略的字段 当alternate= non-ignorable时， 该参数不生效 可选参数，确定带有变音符号的字符串是否从字符串后面排序的标志，例如某些法语字典排序。

（1）文档文档是 MongoDB 中数据的基本单位，类似于关系数据库中的行（但是比行复杂）。多个键及其关联的值有序地放在一起就构成了文档。

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。

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）。

MongoDB的集合(collection)可以看做关系型数据库的表，文档对象(document)可以看做关系型数据库的一条记录。但两者并 不完全对等。

Q4: 你对MongoDB操作符有哪些了解?

MongoDB核心服务器主要是通过mongod程序启动的，而且在启动时不需对MongoDB使用的内存进行配置，因为其设计哲学是内存管理最好是交给操作系统，缺少内存配置是MongoDB的设计亮点，另外，还可通过mongos路由服务器使用分片功能。

collation：可选的。指定操作要使用的排序规则。排序规则允许用户为字符串比较指定特定于语言的规则，例如字母大小写和重音符号的规则。hint：可选的。指定操作要使用的排序规则。

mongoose查询使用最基础的方法就是find、findOne方法，前者查询所有满足条件的值，后者取满足条件的某一个值。

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。

Q5: mongodb查找所有最多

mongodb中有聚合函数，可以使用聚合函数查询最值。

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。

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。

不过，如果真的需要建立更多的集合的话，MongoDB 也是支持的，只需要在启动时加上“--nssize”参数，这样对应数据库的命名空间文件就可以变得更大以便保存更多的命名。

cursor.count和cursor.skip。 但是mongodb不保证数据的顺序，如果你需要的是最新加入数据库的那一条doc，你最好在doc里加一个时间来记录存入数据库的时候，然后根据这个时间来排序。

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