在 时间序列数据和MongoDB中：第一部分 - 简介 我们回顾了您需要了解的关键问题，以了解数据库的查询访问模式。在 时间序列数据和MongoDB：第二部分 - 模式设计最佳实践中， 我们探讨了时间序列数据的各种模式设计选项以及它们如何影响MongoDB资源。在这篇博文中，我们将介绍如何查询，分析和呈现MongoDB中存储的时间序列数据。了解客户端如何连接以查询数据库将有助于指导您设计数据模型和最佳数据库配置。查询MongoDB有多种方法。您可以使用本机工具（如 MongoDB Shell 命令行）和 MongoDB Compass（基于GUI的查询工具）。通过一系列以编程方式访问MongoDB数据 MongoDB驱动程序。几乎所有主要的编程语言都有驱动程序，包括C＃，Java，NodeJS，Go，R，Python，Ruby等等。
集合：类似于关系数据库中的表，储存多个文档，结构不固定，如可以存储如下文档在一个集合中
答案：MongoDB是一个基于文档的NoSQL数据库，它使用BSON（一种类似JSON的二进制格式）来存储数据。与关系型数据库相比，MongoDB没有固定的数据模式，支持非结构化数据的存储，且水平扩展性强。MongoDB更适合于需要快速迭代开发、数据模型经常变动的应用场景。
【原文地址】https://docs.mongodb.com/manual/ 聚合 聚合操作处理数据记录并返回计算后的结果。聚合操作将多个文档分组，并能对已分组的数据执行一系列操作而返回单一结果。MongoDB提供了三种执行聚合的方式：聚合管道，map-reduce方法和单一目的聚合操作。 聚合管道 MongoDB的聚合框架模型建立在数据处理管道这一概念的基础之上。文档进入多阶段管道中，管道将文档转换为聚合结果。最基本的管道阶段类似于查询过滤器和修改输出文档形式的文档转换器。 其他的管道为分组和排序提供一些
https://docs.mongodb.com/manual/aggregation/
本文作者从事数据库相关工作接近四十年，最近开始使用 MongoDB。在开始使用 MongoDB 之前，作者希望有些事情自己已经知道。根据一般经验，对于数据库是什么以及它们能干什么，人们会有先入为主的认识。为了给他人提供方便，本文列出了一些常见的错误。
我从事数据库相关工作已经很长时间了，但是最近才开始使用MongoDB。在开始使用MongoDB之前，我希望有些事情我已经知道。根据一般经验，对于数据库是什么以及它们能干什么，人们会有先入为主的认识。为了给他人提供方便，本文列出了一些常见的错误。
上一篇文章练习了，MongoDB 的以下操作
分析数据的最有效方式就是在它已经存储的位置再进行分析。 这就是为什么MongoDB内置的聚合框架的原因。
连接： killall mongo mongo --host 127.0.0.1:27017 创建超级管理员 >use admin >db.createUser({ user:"wjb", pwd:"wjb123456", roles:[ { role:"userAdminAnyDatabase", db:"admin" } ] }) Successfully added user: { "user" : "user", "roles" : [ { "role" : "dbOwner", "db" : "mydb" } ] } > 如果 MongoDB 开启了权限模式，并且某一个数据库没有任何用户时，在不验证权限的情况下，可以创建一个用户，当继续创建第二个用户时，会返回错误，若想继续创建用户则必须登录,并且要先进入admin数据库。 PS:roles角色官网中分为built-in roles and user-defined roles Built-In Roles（内置角色）： 1. 数据库用户角色：read、readWrite; 2. 数据库管理角色：dbAdmin、dbOwner、userAdmin； 3. 集群管理角色：clusterAdmin、clusterManager、clusterMonitor、hostManager； 4. 备份恢复角色：backup、restore； 5. 所有数据库角色：readAnyDatabase、readWriteAnyDatabase、userAdminAnyDatabase、dbAdminAnyDatabase 6. 超级用户角色：root // 这里还有几个角色间接或直接提供了系统超级用户的访问（dbOwner 、userAdmin、userAdminAnyDatabase） 7. 内部角色：__system 创建用户时可以在其数据库中创建，这样不用每次都进入admin数据库登录后再切换。如在数据库"mydb"创建用户"newwjb"。 use admin db.auth("admin","admin") 创建新数据库 use test#创建新数据库 #查看所有数据库，没有看到test，插入一条数据才能看到 db.createUser( { user: "testwjb", pwd: "testwjb", roles: [ { role: "dbOwner", db: "test" } ] } ) db.auth("testwjb","testwjb") db.wjbdb.insert({"name":"iamtest"}) show dbs#此时已看到test数据库 删除数据库 use test#切换当前数据库 db.dropDatabase() robomongo客户端软件连接： 地址：https://robomongo.org/download user: "testwjb",pwd: "testwjb"连接即可
译者注：本篇内容由MongoDB官方从'2020.12.23'开始更新，处于未完成的状态。
本次介绍下出口易跨境电商物流供应链系统从单体应用过渡到面向服务的分布式系统架构的过程中，遇到的一些挑战和实现。其中包括了基于MongoDB建模和数据持久化方面上具体实践。 关于出口易物流 出口易物流是
最近手头上的项目使用mongoDB存储物联网设备采集上来的实时数据，增删改查与传统关系数据库差别很大，开发过程中也踩了不少坑，记录下来供有需要的朋友参考。
使用MongoDB时，如果需要比增、删、改、查操作更复杂的功能，过去我们会求助于聚合框架，装配出功能强大的操作管道，执行文档转换功能。在MongoDB 4.2中，管道功能被引入了update命令，使该命令的功能得到了极大提升。我们将向你介绍该命令的工作方式，再介绍新的聚合运算符以及4.2版本中的表达式，为你提供更多选项——三角函数、正则表达式和当前时间。
为什么需要知道掩盖技术？因为这是一种匿名化数据的方法，这样就可以使用包含敏感或个人信息的数据进行测试或开发。 即使你负责的数据库具有完全的访问控制和安全性，你也可能需要多种数据脱敏技术来支持应用程序。 例如，你可能需要动态脱敏数据以确保应用程序不会暴露不必要的敏感信息。或者，如果您需要对实际生产数据运行测试或开发，而实际生产数据包含个人或敏感信息，则可能需要脱敏真实数据。 如果你需要将生产数据推到一个安全性较低的环境，你也需要进行数据脱敏技术，为了分发报告或者分析相应的数据，并且必须保留报告所需要的基础数据
在使用Python操作MongoDB数据库时，查询文档是一项非常重要的任务。当我们使用PyMongo进行查询操作时，我们可以获取一个游标对象，它可以用于遍历查询结果并对查询结果进行处理。
最大文档大小有助于确保单个文档不会使用过多的RAM或在传输过程中占用过多的带宽。要存储大于该限制的文档，MongoDB提供了GridFS API。有关GridFS的更多信息，请参阅mongofiles和驱动程序的文档。
管道概念 POSIX多线程的使用方式中， 有一种很重要的方式-----流水线（亦称为“管道”）方式，“数据元素”流串行地被一组线程按顺序执行。它的使用架构可参考下图： 以面向对象的思想去理解，整个流水
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即"不仅仅是SQL"。
将记录按条件分组以后，然后再进行一系列操作，例如，求最大值、最小值、平均值，求和等操作。聚合操作还能够对记录进行复杂的操作，主要用于数理统计和数据挖掘。
MongoDB 中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值，求和等)，并返回计算后的数据结果。
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data MongoDB教程七(内容来源：Spring中国教育管理中心）
mongodb11天之屠龙宝刀（八）聚合函数与管道：sql与mongodb聚合函数对比 原文连接：直通车
索引通常能够极大的提高查询的效率，如果没有索引，MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的每个文件并选取那些符合查询条件的记录。
微服务是当今软件工程师的一个热门话题。让我们了解如何使用微服务架构风格构建真正模块化、业务敏捷的IT系统。
当您正在考虑为新的深度学习项目选择何种数据库时，您可以访问这个链接所对应的帖子(https://www.mongodb.com/blog/post/deep-learning-and-the-artificial-intelligence-revolution-part-3 )。在您选择数据库之前，以了解更多需要考虑的关键事项。
New in MongoDB 3.6. What’s New in MongoDB 3.6. Part 1 – Speed to Develo
mongodb11天之屠龙宝刀（八）聚合函数与管道：sql与mongodb聚合函数对比 MongoDB 聚合 MongoDB中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等)，并返回计算后的数据结果。有点类似sql语句中的 count(*)。 基本语法为：db.collection.aggregate( [ , , … ] ) 现在在mycol集合中有以下数据： { "_id" : 1, "name" : "tom", "sex" : "男", "score" : 100, "age
本篇为mongodb篇，包含实例演示，mongodb高级查询，mongodb聚合管道，python交互等内容。
上一篇主要介绍了MongoDB的基本操作，包括创建、插入、保存、更新和查询等，链接为MongoDB基本操作。 在本文中主要介绍MongoDB的聚合以及与Python的交互。
安装 MongoDB Windowns、Ubuntu17.10 下安装 MongoDB教程在此MongoDB 帮助 要想获取命令列表，在 mongodb 客户端中输入 db.help()：1> db.help() MongoDB 统计信息 要想获取 MongoDB 服务器的统计信息，在 mongodb 客户端中输入 db.stat()： 1 > db.stats() 创建数据库 use 命令 MongoDB 用 use + 数据库名称 的方式来创建数据库。 use 会创建一个新的数据库，如果该数据库存
MongoDB是一个面向文档的数据库，它以BSON（Binary JSON）格式存储数据。与关系型数据库不同，MongoDB没有固定的表结构，允许存储不同结构和类型的数据。这使得MongoDB非常适合处理半结构化和非结构化数据，如日志、社交媒体数据等。
聚合(aggregate)是基于数据处理的聚合管道，每个文档通过一个由多个阶段（stage）组成的管道，可以对每个阶段的管道进行分组、过滤等功能，然后经过一系列的处理，输出相应的结果。
MongoDB是一种开源的文档式数据库系统，它使用类似于JSON的格式来存储和表示数据。Java是一种流行的高级编程语言，它被广泛用于开发Web应用程序、企业应用程序和移动应用程序等。
MongoDB 4.4和5.0即将停止维护，是时候升级数据库软件了。下面简述升级的方法。
聚合管道是MongoDB中用于数据聚合和处理的强大工具。它允许开发者通过一系列有序的阶段（Stages）对数据进行筛选、转换、分组和计算，从而生成符合需求的聚合结果。每个阶段都定义了一种操作，数据在每个阶段经过处理后，传递给下一个阶段，最终得到所需的聚合结果。
在很多时候，我们需要临时统计下数据库中的数据，一般的做法是写一个脚本，通过代码来统计分析。 在mongo中，其实可以直接使用命令就可以实现，主要得益于其非常强大的统计命令支撑。
最近一直在忙着开发一套知识图谱的接口，主要用到的是mongoDB和neo4j，今天先来总结一部分：mongoDB的使用。
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 4.2已经发布，我们来看看它增加了哪些新特性？分布式事务？数据库加密？通配符索引？
因为 $group 里面对应需要聚合操作的列必须写成 _id , 否则会出现 The field 'xxx' must be an accumulator object 的报错信息
一、 聚合aggregate 聚合（aggerate）主要用于计算数据，类似于SQL中的sum(),avg(),聚合aggregate是基于数据处理的聚合管道，每个文档通过一个由多个阶段（stage）组成的管道，可以对每个阶段的管道进行分组、过滤等功能，然后经过一系列的处理，输出相应的结果。 方法：db.stu.aggergate({管道:{表达式}})，如图：
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