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，通常由聚合管道操作符和聚合表达式组合，完成数据处理。功能有点类似 Sql 语句中的 sum()、agv() 等。

“如何能让软件拥有更高的性能？”我想这是一个大部分开发者都思考过的问题。性能往往决定了一个软件的质量，如果你开发的是一个互联网产品，那么你的产品性能将更加受到考验，因为你面对的是广大的互联网用户，他们可不是那么有耐心的。严重点说，页面的加载速度每增加一秒也许都会使你失去一部分用户，也就是说，加载速度和用户量是成反比的。那么用户能够接受的加载速度到底是多少呢？

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在 /etc/mongod（没有路径就创建）路径下新建配置文件 mongod.conf，使用配置文件启动 MongoDB 服务（把命令写入配置文件，以后启动服务就不用再输入一长串的命令，直接启动配置文件即可）。（平台已经帮你配置好环境，如果是在本地环境练习，请安装并配置好 MongoDB）启动 MongoDB 服务，要准备数据存放位置，日志文件和配置文件。以上工作准备完成，便可以开启服务了，配置文

MongoDB 常用于大数据的存储，在庞大的数据中查询出我们所要的信息，如果使用普通查询方法，遍历所有文档查询，花费的时间太久了。假设现在有个集合 person，查询命令：db.person.find( {age: 18} )， 查询所有年龄 18 岁的人，这时需要遍历所有的文档（全表扫描），根据位置信息读出文档，对比 age 字段是否为 18。当然如果只有 4 条文档，全表扫描的开销并不大，但如

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 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。它支持的数据结构非常松散，是类似 json 的 bson 格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。MongoDB 最大的特点是它支持的查询语言非常强大，其语法有点类

MongoDB 目前的高可用架构主要有主从、复制集、以及分片，单纯的主从技术几乎被淘汰，整个稳定性以及可靠性方面复制集要比主从好，所以现在更多的会去使用复制集。在接下来的实践过程中，我们将在一台服务器（单机）实现复制集和分片。

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，通常由聚合管道操作符和聚合表达式组合，完成数据处理。功能有点类似 Sql 语句中的 sum()、agv() 等。

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在 /etc/mongod（没有路径就创建）路径下新建配置文件 mongod.conf，使用配置文件启动 MongoDB 服务（把命令写入配置文件，以后启动服务就不用再输入一长串的命令，直接启动配置文件即可）。（平台已经帮你配置好环境，如果是在本地环境练习，请安装并配置好 MongoDB）启动 MongoDB 服务，要准备数据存放位置，日志文件和配置文件。以上工作准备完成，便可以开启服务了，配置文