A. mongodb千万级别的数据分析怎么做
统计的话用相关分析函数，一般这种级别的数据偏向于做报表展示。不能满足需求就写代码分布式计算吧
B. mongodb 对数据进行查询并导出
mongodb自带的命令mongoexport好像有条件导出功能，可以试试，如果不行只能用代码先读到内存，然后导出。不过不适合数据量特别大的集合。
C. 如何获得mongo一个集合中所有数据
?切换到你想查看集合的数据库（例test）
> use test;
?查看test数据库里的所有集合
> show collections;
D. 为什么MongoDB适合大数据的存储
Mongo是一个高性能，开源，无模式的文档型数据库，它在许多场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式。Mongo使用C++开发，提供了以下功能：
◆面向集合的存储：适合存储对象及JSON形式的数据。
◆动态查询：Mongo支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON形式的标记，可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。
◆完整的索引支持：包括文档内嵌对象及数组。Mongo的查询优化器会分析查询表达式，并生成一个高效的查询计划。
◆查询监视：Mongo包含一个监视工具用于分析数据库操作的性能。
◆复制及自动故障转移：Mongo数据库支持服务器之间的数据复制，支持主-从模式及服务器之间的相互复制。复制的主要目标是提供冗余及自动故障转移。
◆高效的传统存储方式：支持二进制数据及大型对象（如照片或图片）。
◆自动分片以支持云级别的伸缩性（处于早期alpha阶段）：自动分片功能支持水平的数据库集群，可动态添加额外的机器。
MongoDB的主要目标是在键/值存储方式（提供了高性能和高度伸缩性）以及传统的RDBMS系统（丰富的功能）架起一座桥梁，集两者的优势于一身。根据官方网站的描述，Mongo适合用于以下场景：
◆网站数据：Mongo非常适合实时的插入，更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。
◆缓存：由于性能很高，Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后，由Mongo搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。
◆大尺寸，低价值的数据：使用传统的关系型数据库存储一些数据时可能会比较昂贵，在此之前，很多时候程序员往往会选择传统的文件进行存储。
◆高伸缩性的场景：Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。Mongo的路线图中已经包含对MapRece引擎的内置支持。
◆用于对象及JSON数据的存储：Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。
自然，MongoDB的使用也会有一些限制，例如它不适合：
◆高度事务性的系统：例如银行或会计系统。传统的关系型数据库目前还是更适用于需要大量原子性复杂事务的应用程序。
◆传统的商业智能应用：针对特定问题的BI数据库会对产生高度优化的查询方式。对于此类应用，数据仓库可能是更合适的选择。
◆需要SQL的问题
MongoDB支持OS X、Linux及Windows等操作系统，并提供了Python，PHP，Ruby，Java及C++语言的驱动程序，社区中也提供了对Erlang及.NET等平台的驱动程序。
E. mongodb数据库怎么样查询数据库的数据的总数量
在终端删除当前数据库的命令是：db.dropDatabase()
F. 什么是金融数据
怎么给你说呢，学术化的定义很多，通俗点的例子，某只股票一段时期的价格数据按既定的时间顺序排列就可以称之为一种金融时间序列数据。
G. 如何有效地进行 MongoDB 的数据容量规划
创建Mongodb数据库由于Mongodb不是关系型数据库文件，实际上，它并不存在传统关系型数据库中的所谓“数据库”的概念，但不用担心，当你第一次新增数据时，mongodb就会以collection集合的形式进行保存和新建，而不需要你手工去新建立。下面是例子：1)列出当前的数据库MongoDBshellversion:1.8.1connectingto:test>showdbs--admin0.03125GBlocal(empty)可以使用showdbs来列出当前有多少个数据库，上面看到的是有两个，分别是admin和local。2)定义新的数据库名我们通过使用“usenew-databasename”的语法去使用一个新的数据库，注意，即使你的数据库还没建立起来，依然可以这样使用，因为mongodb会在真正插入了数据后，才会真正建立起来。>>showdbsadmin0.03125GBlocal(empty)注意，在usemkyongdb后，mkyongdb实际上还没真正建立起来，只是表明目前是在使用mkyongdb了。3)保存数据定义一个collection,名为“users”,然后插入数据，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()可以找出已插入的数据。这个时候，名为“users”的collection已经建立起来了，同时，数据库mkyongdb也建立起来了。