本文目录一览：
- 1、mongodb使用场景是什么?
- 2、mongoDB应用篇-mongo聚合查询
- 3、Mongodb多层嵌套数组如何更好的查询
2、● 物流场景：使用MongoDB存储订单信息 ， 订单状态在运送过程中会不断更新，以MongoDB内嵌数组的形式来存储，一次查询就能将订单所有的变更读取出来 。
3、◆高伸缩性的场景：Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库 。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持 。◆用于对象及JSON数据的存储：Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询 。
【mongo查询所有数据 mongodb查询对象中的数组】4、默认情况下，MongoDB更侧重高数据写入性能 ， 而非事务安全，MongoDB很适合业务系统中有大量“低价值”数据的场景 。但是应当避免在高事务安全性的系统中使用MongoDB，除非能从架构设计上保证事务安全 。
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、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 。
4、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 。
5、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 。
Mongodb多层嵌套数组如何更好的查询1、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 。
2、update的$只支持一层的array，你这样必须先用find找到然后取出这个doc，然后决定是要update第几个，然后再update 。如果你一定要直接用update，你可以减少一层array，比如把grand设计成一个collection 。
3、下面对这个文档中的tag进行增删该查操作 ， 这里用到了spring mongodb 里面的MongoTemplate类 。我这里把tags里的内嵌文档抽象成了Tag类 。
4、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 。
