mongodboplog查询，mongotemplate or查询

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mongodb查询如何能把所有结果查询出来

1、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。

2、mongodb自带的命令mongoexport好像有条件导出功能，可以试试，如果不行只能用代码先读到内存，然后导出。不过不适合数据量特别大的集合。

3、展开全部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。

4、需要三个步骤：第一步，用php连接数据库；第二步，用sql语句查询数据并把查询出来的结果存入到一个数组或对象中。第三步，显示数据。下面我就用面向过程的编程方式来显示数据。这里我用网页中的表格来显示数据。

5、下面是例子：　1)列出当前的数据库MongoDBshellversion：1connectingto：testshowdbs--admin0.03125GBlocal(empty)　可以使用showdbs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。

6、mongodb模糊查询 nodejs通过mongoose的模糊查询 MongoDB的模糊查询，其实是正则查询的一种。注：在关系型数据中，单独有一个关键字like做模糊查询，如果不用like，也可以在关系型数据中使用正则查询。

Q1: 如何提高mongodb查询速度

“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。

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。

就会很快；如果上一个query是一个大数据库，当前的query是另一个大数据库，os会需要腾出物理内存，然后把这次query需要的内容读进物理内存，这样就会变慢。如果你的硬盘读写速度本身就很慢，那mongodb自然也会很慢。

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。

我们需要做的是把输入分成几块，通过各个块来加速一个MR作业。

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。

Q2: MongoDB应用1——日志分析

MongoDB的TTL索引可以支持文档在一定时间之后自动过期删除。例如上述日志time字段代表了请求产生的时间，针对该字段建立一个TTL索引，则文档会在30小时后自动被删除。

查看是否开启操作日志：nosql ： db.getProfilingStatus()返回：{ was： NumberInt(0)， slowms： NumberInt(100)} 注：was：0表示未开启。

MongoDB使用分片技术对数据进行扩展，MongoDB能自动分片、自动转移分片里面的数据块，让每一个服务器里面存储的数据都是一样大小。

● 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。

BSON是一个轻量级的二进制数据格式。MongoDB能够使用BSON，并将BSON作为数据的存储存放在磁盘中。当Client端要将写入文档，使用查询等等操作时，需要将文档编码为BSON格式，然后再发送给Server端。

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。

Q3: mongoDB应用篇-mongo聚合查询

1、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。

2、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。

3、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。

4、MongoDB 聚合操作是在数据处理管道的逻辑上建模的。documents可以进入一个用于处理docuemnt然后返回聚合值的多阶段管道。底层的管道提供了filters(类似于查询的操作)和document transformations(修改document的输出形式)操作。

5、在上一篇 mongodb Aggregation聚合操作之$collStats 中详细介绍了mongodb聚合操作中的$collStats使用以及参数细节。本篇将开始介绍Aggregation聚合操作中的$facet操作。说明：在同一组输入文档的单一阶段中处理多个聚合管道。

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