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本文目录一览：

1、MongoDB应用1——日志分析
2、请MongoDB的索引六种类型。
3、win10系统安装和配置MongoDB的方法
4、为什么mongodb不能替代elasticsearch区别
5、mongoDB应用篇-mongo聚合查询

MongoDB应用1——日志分析1、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。
2、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。
3、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。
4、物联网场景：使用MongoDB存储所有接入的智能设备信息，以及设备汇报的日志信息，并对这些信息进行多维度的分析。● 视频直播：使用MongoDB存储用户信息、礼物信息等。
5、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。
请MongoDB的索引六种类型。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索引使用B树数据结构（确切的说是B-Tree，MySQL是B+Tree）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。
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）。
win10系统安装和配置MongoDB的方法登陆mongodb官网点击右侧的下载选择windows平台，如图点击需要的 zip文件下载（笔者这里主要讲诉zip文件的安装） legacy版本可以用于旧版本系统下安装，这里不推荐。
具体方法如下：下载：到MongoDB官网下载MongoDB软件；然后，按照图中所示选择下载Windows64-bit2008R2+版本。
制作PE启动盘。（WW7系统至少8G U盘，XP系统4G U盘，当然越大越好，可以存放多种系统）下载老毛桃、大白菜一类的PE启动U盘制作软件，按提示制作好启动盘。
下载 MongoDB 官方下载地址： http：// 本机是Windows 7 32位，故下载的是mongodb-win32-i386-zip，后续例程均是基于该版本数据库。
为什么mongodb不能替代elasticsearch区别1、与MongoDb不同，Elasticsearch 默认没有提供安全特性，如认证和授权。Elasticsearch和 Logstash & Kibana 一起称为ELK stack ，用于快速查询数据并可视化展现分析数据。
2、MongoDB的核心优势是灵活的文档模型，高可用性复制集和可扩展的碎片集群。天通苑java培训建议可以尝试以多种方式了解MongoDB，例如MongoDB工具的实时监控，内存使用和页面错误，连接，数据库操作，复制集等。
3、MongoDB：主要解决海量数据的访问效率问题。
4、例如分布是系统之间的文件传输，可以放到 mongodb 里面。又例如一个配置信息，经常使用，在互联网产品中如果多次查询数据库的话会增数据库的压力，可以使用 NoSQL 。他们的功能不同，所以是不能代替的。
5、可以用mongdbTemplate，elasticSearchTemplate 。MongoDB与Elasticsearch都属于文档型数据库，Bson类同与Json，_objectid与_id原理一样。所以主数据与从数据迁移到Elasticsearch平台，数据模型几乎无需变化。
6、mongodb和memcached不是一个范畴内的东西。mongodb是文档型的非关系型数据库，其优势在于查询功能比较强大，能存储海量数据。mongodb和memcached不存在谁替换谁的问题。和memcached更为接近的是redis 。
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。
【mongodb $text mongodb4.4大文本】5、在上一篇 mongodb Aggregation聚合操作之$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。