当你向它插入，两条具有相同ID的文档时，MongoDB会经历何种状况呢，数据库会出现什么情况呢？
这个操作，表面看似简易，但其背后呢，却暗藏着因数据库版本升级所引发产生的重大行为差异之处，而这差异，会直接对致使你数据的安全及完整造成种种影响。
很多开发者因此遭遇过数据被意外覆盖或操作失败的惨痛教训。
数据库的隐式创建与切换
MongoDB使用了一种极其灵活的设计方式，数据库并非需要预先去创建，集合同样不需要预先去创建。
倘你运用use指令之际，事实上是于告知数据库客户端，你期望切换至所指定的数据库环境。
倘若此数据库并不存在，那么MongoDB于你首次开展插入数据操作之际，才会切实地于磁盘之上将其创建出来。
这种按需创建的机制极大简化了开发流程。
开发者没必要如同处于关系型数据库状态时那般，先去施行复杂的CREATE DATABASE语句。
仅需一条“use mydb”命令，跟着进行文档插入操作，数据库以及集合便会自动产生，这展现出了MongoDB面向文档数据库这般的敏捷特征。
文档插入的主键冲突机制
_id字段是MongoDB中每个文档必需的唯一标识符。
在你首次开展执行，开展那一回〈code〉db.zxf.insert({_id: 1001，姓名:"张三"，年龄: 20})〈/code〉这个操作之际，数据库顺利达成了成功创建，成功创建了一个主键是1001的文档。
这是数据写入的基础操作，确保每条记录都能被精确找到。
然而，当你再度运用insert命令植入相同_id的文档之际，MongoDB会即刻抛出写异常。
这个机制保护了数据的完整性，防止因误操作导致主键重复。
错误信息会明确地向你提示，你对_id字段的唯一性约束遭到了违反，随后，整个插入操作将会被回滚。
save方法的版本变迁与替代方案
在MongoDB的旧版本中，save方法有着特殊的行为。
当你去执行，db.zxf.save({_id: 1001, 什么是姓名:"李四", 年龄是: 21})，这个时候呢，它会依据_id是不是存在，进而决定到底是去执行插入操作，还是进行更新操作。
如果文档存在，它会用新文档整体替换旧文档。
从MongoDB 4.0版本起始，官方正式宣布不再使用save方法了。
此时此刻，建议选用insertOne，或者选用replaceOne，以此来清晰地表明你的操作意图。
〈代码〉库中的“zxf”集合里的“replaceOne”方法，通过传入条件“{_id: 1001}”，并替换为“{ 姓名:"李四", 年龄: 21}”来操作，可明晰地向代码维护者传达出，你所进行的是文档替换行为。
条件查询与结果限制
MongoDB的find方法提供了强大的查询能力。
若是去执行代码“db.zxf.find({年龄: {$gt: 20}})”，那么便能够成功筛选出任一行年龄大于20的文档。
该种，以JSON结构为基础的，查询语法，直观，并且易于理解，相较于传统SQL的字符串拼接式查询，更加安全便捷。
当数据量庞大时，使用limit方法可以控制返回结果的数量。
像，db.zxf.find().limit(3)，这般情况，仅仅会将，前面的三个文档，给返回出来。
此组合于开发调试范畴内，于分页展示环节里，是极其常用的，可有效果显著地减轻网络传输所带来的压力，以及客户端处理状况的负担负担。
文档删除的精确与批量操作
remove方法是MongoDB中删除文档的主要手段。
将所有姓名是李四的文档进行删除的操作，是通过db.zxf.remove({姓名:"李四"})来达成的，这属于一种精准条件的删除行为。
它允许你根据任意字段组合来清除不需要的数据。
欲将整个集合清空，你得运用db.zxf.remove({})，此操作中，需传人一个作为查询条件的空文档以达成清除目的，如此这般。
这个操作会删除集合中的所有文档，但保留集合本身及其索引。
这跟drop集合不一样，.drop集合那种会连同索引一块儿给移除掉，但这个适合不一样的数据重新设定场景。
聚合管道的数据分析实战
聚合框架是MongoDB数据分析的核心工具。
假设存在这样一个订单表结构，其呈现为，订单标识为“001”，商品标识为“P01”，数量为2 ，此时你需要去统计每一个订单之中所包含的商品总的数量。
它并非是字面上所呈现的每个订单商品数量，这里实际上是依据order_id来进行分组，进而针对num字段开展求和操作的。
具体的按指定字段进行聚合操作的命令显现为此情况，即，db.orders.aggregate([{$group: {_id:"$order_id", 总商品数量是: {$sum:"$num"}}}])。
这条命令会对orders集合里的所有文档展开遍历，依据order_id进行分组，对每个组的num字段予以累加，最终输出每个订单的总商品数量，从而为业务决策给予精准的数据支持。
当你运用MongoDB之际，有没有碰到过因版本不一样而引发的意外数据方面的问题呢？
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