mongodb应用实例 mongodb业务应用

本文目录一览：

1、MongoDB应用1——日志分析
2、mongodb适用于什么场景
3、mongoDB应用篇-mongo聚合查询

MongoDB应用1——日志分析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。
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。
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适用于什么场景1、mongodb使用场景：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。
2、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。
3、高伸缩性的场景：MongoDB适合由数十或数百台服务器组成的数据库。（5）用于对象及JSON数据的存储：MongoDB的BSON数据格式适合文档化格式的存储及查询。mongodb设计特点：（1）面向集合存储，容易存储对象类型的数据。
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。
【mongodb应用实例 mongodb业务应用】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。