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聚合框架（Aggregation Framework）：对于复杂的数据分析和报表生成，MongoDB提供了强大的聚合框架。通过**管道（Pipeline）**的方式，可以将多个操作串联起来，对文档进行过滤、分组、排序、转换和计算等操作。聚合框架的效率极高，能够直接在数据库服务器端完成数据处理，减少了客户端的计算负担和网络传输。这使得MongoDB不仅能存储数据，还能高效地对数据进行深度分析，满足BI（商业智能）和数据科学的需求。


4. 全文检索与地理空间查询
为了更好地支持现代应用的多样化需求，MongoDB内置了 新西兰电话号码库 对全文检索和地理空间数据查询的强大支持。
全文检索（Full-Text Search）：通过集成MongoDB Atlas Search或使用$text操作符，可以方便地对文档中的文本内容进行高效的全文搜索。这对于构建内容管理系统、电子商务网站的产品搜索功能等至关重要。


地理空间查询（Geospatial Queries）：例如经纬度坐标。通过2dsphere索引，可以执行复杂的地理空间查询，如查找指定区域内的点、计算两点距离、查找附近地点等。这在地图应用、LBS（基于位置的服务）应用、物流系统等领域具有广泛的应用价值。


5. 实时数据处理与变更流
随着实时数据分析和事件驱动架构的兴起，MongoDB也紧跟潮流，提供了相应的能力。
变更流（Change Streams）：MongoDB 3.6引入的变更流功能允许应用程序实时订阅数据库的数据变更事件。当文档被插入、更新或删除时，应用程序可以立即收到通知并做出响应。这对于构建实时仪表盘、缓存同步、跨服务数据同步以及事件驱动的微服务架构等场景提供了强大的支持。