范例：为结果打分

? 按照打分的成绩进行排列，实际上就可以实现更加准确的信息检索。

? 但是在这里面还有一个小问题，如果一个集合的字段太多了，那么每一个字段都分别设置全文检索麻烦点，简单一些，可以为所有的字段设置全文检索。

范例：为所有字段设置全文检索

? 这是一种最简单的设置全文索引的方式，但是尽可能别用，一个字：慢！

? 地理信息索引分为两类：2D 平面索引，另外就是 2DSphere 球面索引。在 2D 索引里面基本上能够保存的信息都是坐标，而且坐标保存的就是经纬度坐标。

范例：定义一个商铺的集合

范例：为 shop 集合定义 2D 索引

? 这个时候 shop 集合就可以实现坐标位置的查询了，而要进行查询有两种方式：

范例：假设我的现在的坐标是：[11,11]

? 但是如果执行了以上的查询，实际上会将数据集合里面的前 100 个点的信息都都返回来了，可是太远了，设置一个距离范围 —— 5 个点内的。

范例：设置查询距离范围

? 但是需要注意一点，在 2D 索引里面虽然支持最大距离，但是不支持最小距离。

? 但是也可以设置一个查询的范围，使用 “$geoWithin” 查询，而可以设置的范围：

范例：查询矩形

范例：查询圆形

? 在 MongoDB 数据库里面，除了一些支持的操作函数之外，还有一个重要的命令：runCommand()，这个函数可以执行所有的特定的 MongoDB 命令。

范例：利用 runCommand() 实现信息查询

? 这类的命令可以说是 MongoDB 之中最为基础的命令。

? MongoDB 的产生背景是在大数据环境，所谓的大数据实际上也就是进行的信息收集汇总。那么就必须存在有信息的统计操作，而这样的统计操作就称为聚合（直白：分组统计就是一种聚合操作）。

? 对于集合的数据量而言，在 MongoDB 里面直接使用 count() 函数就可以完成。

范例：统计 students 表中的数据量

范例：模糊查询

? 在进行信息查询的时候，不设置条件永远要比设置条件的查询快很多，也就是说在之前的代码编写里面不管是查询全部还是模糊查询，实际上最终都使用的是模糊查询一种（没有关键字）

? 在学习 SQL 的时候对于重复的数据可以使用 “DISTINCT” ，那么这一操作在 MongoDB 之中依然支持。

范例：查询所有 name 的信息

? 此时实现了对于 name 数据的重复值的筛选。

? 使用 “group” 操作可以实现数据的分组操作，在 MongoDB 里面会将集合依据指定的 key 的不同进行分组操作，并且每一个组都会产生一个处理的文档结果。

范例：查询所有年龄大于等于 19 岁的学生信息，并且按照年龄分组

? 以上的操作代码里面实现的就属于一种 MapReduce ，但是这样只是根据传统的数据库的设计思路，实现了一个所谓的分组操作，但是这个分组的最终结果是有限的。

? MapReduce 是整个大数据的精髓所在（实际中别用），所谓的 MapReduce 就是分为两步处理数据：

范例：建立一组雇员数据

? 使用 MapReduce 操作最终会将处理结果保存在一个单独的集合里面，而最终的处理效果如下：

范例：按照职位分组，取得每个职位的人名

? 第一组：{key:"CLERK",values:[姓名,姓名,...]}

? 显示错误信息，表示缺少 “out”，“out” 指的是最终的保存结果的集合。

? 现在执行之后，所有的处理结果都保存在了 “ t_job_emp ” 集合里面。

范例：统计出各性别的人数、平均工资、最低工资、雇员姓名

? 虽然大数据的时代提供有最强悍的 MapReduce 支持，但是从现实的开发来讲，真的不可能使用起来。

? MapReduce 功能强大，但是它的复杂度和功能一样强大，那么很多时候我们需要 MapReduce 的功能，可是又不想把代码写的太复杂，所以从 Mongo 2.x 版本之后开始引入了聚合框架并且提供了聚合函数：aggregate() 。

? “ $group ” 主要进行分组的数据操作。

范例：实现聚合查询的功能 —— 求出每个职位的雇员人数

? 这样的操作更加符合于传统的 group by 子句的操作使用。

范例：求出每个职位的总工资

? 在整个聚合框架里面如果要引用每行的数据使用：“ $字段名称 ” 。

范例：继续计算出每个职位的平均工资

范例：求出最高与最低工资

? 以上的几个与 SQL 类似的操作计算就成功实现了。

范例：计算出每个职位的工资数据（数组显示）

范例：求出每个职位的人员

? 使用 “ $push ” 的确可以将数据变为数组进行保存，但是有一个问题出现了，重复的内容也会进行保存，那么在 MongoDB 里面提供有取消重复的设置。

范例：取消重复的数据

? 默认情况下是将所有数据都保存进去了，但是现在只希望可以保留第一个或者是最后一个。

范例：保存第一个内容（无序的）

范例：保存最后一个内容

? 虽然可以方便的实现分组处理，但是有一点需要注意，所有的分组数据是无序的，并且都是在内存之中完成的，所以不可能支持大数据量。

? 可以利用 “ $project ” 来控制数据列的显示规则，那么可以执行的规则如下：

? |- 普通列（{成员 : 1 | true}）：表示要显示的内容

? |- “ _id ” 列（{"_id" : 0 | false}）：表示 “ _id ” 列是否显示

? |-条件过滤列（{成员 : 表达式}）：满足表达式之后的数据可以进行显示

范例：只显示 name 列，不显示 “ _id ” 列

? 此时只有设置进去的列才可以被显示出来，而其它的列不能够被显示出来。实际上这就属于数据库的投影机制。

? 实际上在进行数据投影的过程里面也支持四则运算：加法（“$add”）、减法（“$subtract”）、乘法（“$multiply”）、除法（“$divide”）、求模（“$mod”）。

范例：观察四则运算

? 除了四则运算之外也支持如下的各种运算符：

范例：找出所有工资大于等于 2000 的雇员姓名、年龄、工资。

范例：查询职位是 manager 的信息

? MongoDB 中的数据是区分大小写的，如果上面的 “MANAGER” 改为 “manager” 查到的数据就会都返回 false ，使用 "$toUpper" 转大写后显示正确信息了。

? 还可以不区分大小写

范例：使用字符串截取

? 利用 “$project” 实现的投影操作功能相当强大，所有可以出现的操作几乎都能够使用。

? 更多聚合操作可以查看文档：https://docs.mongodb.com/manual/aggregation/

? “ $match ” 是一个过滤操作，就是进行 WHERE 的过滤。

范例：查询工资在 2000~5000 的雇员

? 这个时候实现的代码严格来讲只是相当于 “ SELECT * FROM 表 WHERE 条件 ”

范例：控制投影操作

? 此时相当于实现了 “ SELECT 字段 FROM ... WHERE ... ” 语句结构。

范例：继续分组

? 通过一系列的演示可以总结一点：

? 使用 “ $sort ” 可以实现排序，设置 1 表示升序，设置 -1 表示降序

范例：实现排序

范例：将所有的操作一起使用

? 此时实现了降序排序，使用的是生成定义的别名。

? “$limit”：负责数据的取出个数

? “$skip”：数据的跨过个数

范例：使用 “$limit” 设置取出的个数

范例：跨过三行数据

范例：综合应用

? 只能够说现在的查询可以在实际的开发之中使用了。

? 在查询数据的时候经常会返回数组信息，但是数组并不方便信息的浏览，所以提供有 “ $unwind” 可以将数组数据变为独立的字符串内容。