A. mongodb千萬級別的數據分析怎麼做
統計的話用相關分析函數，一般這種級別的數據偏向於做報表展示。不能滿足需求就寫代碼分布式計算吧
B. mongodb 對數據進行查詢並導出
mongodb自帶的命令mongoexport好像有條件導出功能，可以試試，如果不行只能用代碼先讀到內存，然後導出。不過不適合數據量特別大的集合。
C. 如何獲得mongo一個集合中所有數據
?切換到你想查看集合的資料庫（例test）
> use test;
?查看test資料庫里的所有集合
> show collections;
D. 為什麼MongoDB適合大數據的存儲
Mongo是一個高性能，開源，無模式的文檔型資料庫，它在許多場景下可用於替代傳統的關系型資料庫或鍵/值存儲方式。Mongo使用C++開發，提供了以下功能：
◆面向集合的存儲：適合存儲對象及JSON形式的數據。
◆動態查詢：Mongo支持豐富的查詢表達式。查詢指令使用JSON形式的標記，可輕易查詢文檔中內嵌的對象及數組。
◆完整的索引支持：包括文檔內嵌對象及數組。Mongo的查詢優化器會分析查詢表達式，並生成一個高效的查詢計劃。
◆查詢監視：Mongo包含一個監視工具用於分析資料庫操作的性能。
◆復制及自動故障轉移：Mongo資料庫支持伺服器之間的數據復制，支持主-從模式及伺服器之間的相互復制。復制的主要目標是提供冗餘及自動故障轉移。
◆高效的傳統存儲方式：支持二進制數據及大型對象（如照片或圖片）。
◆自動分片以支持雲級別的伸縮性（處於早期alpha階段）：自動分片功能支持水平的資料庫集群，可動態添加額外的機器。
MongoDB的主要目標是在鍵/值存儲方式（提供了高性能和高度伸縮性）以及傳統的RDBMS系統（豐富的功能）架起一座橋梁，集兩者的優勢於一身。根據官方網站的描述，Mongo適合用於以下場景：
◆網站數據：Mongo非常適合實時的插入，更新與查詢，並具備網站實時數據存儲所需的復制及高度伸縮性。
◆緩存：由於性能很高，Mongo也適合作為信息基礎設施的緩存層。在系統重啟之後，由Mongo搭建的持久化緩存層可以避免下層的數據源過載。
◆大尺寸，低價值的數據：使用傳統的關系型資料庫存儲一些數據時可能會比較昂貴，在此之前，很多時候程序員往往會選擇傳統的文件進行存儲。
◆高伸縮性的場景：Mongo非常適合由數十或數百台伺服器組成的資料庫。Mongo的路線圖中已經包含對MapRece引擎的內置支持。
◆用於對象及JSON數據的存儲：Mongo的BSON數據格式非常適合文檔化格式的存儲及查詢。
自然，MongoDB的使用也會有一些限制，例如它不適合：
◆高度事務性的系統：例如銀行或會計系統。傳統的關系型資料庫目前還是更適用於需要大量原子性復雜事務的應用程序。
◆傳統的商業智能應用：針對特定問題的BI資料庫會對產生高度優化的查詢方式。對於此類應用，數據倉庫可能是更合適的選擇。
◆需要SQL的問題
MongoDB支持OS X、Linux及Windows等操作系統，並提供了Python，PHP，Ruby，Java及C++語言的驅動程序，社區中也提供了對Erlang及.NET等平台的驅動程序。
E. mongodb資料庫怎麼樣查詢資料庫的數據的總數量
在終端刪除當前資料庫的命令是：db.dropDatabase()
F. 什麼是金融數據
怎麼給你說呢，學術化的定義很多，通俗點的例子，某隻股票一段時期的價格數據按既定的時間順序排列就可以稱之為一種金融時間序列數據。
G. 如何有效地進行 MongoDB 的數據容量規劃
創建Mongodb資料庫由於Mongodb不是關系型資料庫文件，實際上，它並不存在傳統關系型資料庫中的所謂「資料庫」的概念，但不用擔心，當你第一次新增數據時，mongodb就會以collection集合的形式進行保存和新建，而不需要你手工去新建立。下面是例子：1)列出當前的資料庫MongoDBshellversion:1.8.1connectingto:test>showdbs--admin0.03125GBlocal(empty)可以使用showdbs來列出當前有多少個資料庫，上面看到的是有兩個，分別是admin和local。2)定義新的資料庫名我們通過使用「usenew-databasename」的語法去使用一個新的資料庫，注意，即使你的資料庫還沒建立起來，依然可以這樣使用，因為mongodb會在真正插入了數據後，才會真正建立起來。>>showdbsadmin0.03125GBlocal(empty)注意，在usemkyongdb後，mkyongdb實際上還沒真正建立起來，只是表明目前是在使用mkyongdb了。3)保存數據定義一個collection,名為「users」,然後插入數據，如下：>db.users.save({username:"mkyong"})>db.users.find(){"_id":ObjectId("4dbac7bfea37068bd0987573"),"username":"mkyong"}>>showdbs--admin0.03125GBlocal(empty)mkyongdb0.03125GB可以看到，用db.users.find()可以找出已插入的數據。這個時候，名為「users」的collection已經建立起來了，同時，資料庫mkyongdb也建立起來了。