关于MongoDB少8小时，导致统计数据不对问题？

iwlk 2015-12-29 09:43:04

MongoDB 存进去的日期少8小时，但取出来时他会自动再加8小时~ 看上去很美！

但我用aggregate 和 $dateToString 或 $hour 做天统计、时统计，就出问题了~ 这时他不自动加8小时~

结果会和实际情况并不相同~

怎么解决？

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文修 2015-12-29

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楼主你好存储在mongodb中的时间是标准时间UTC +0:00 而咱们中国的失去是+8.00 。不知道你用的是什么语言，就我所知道的C#的驱动支持一个特性，将实体的时间属性上添加上这个特性并指时区就可以了

在众多数据库管理系统中，MongoDB以其灵活的数据模型和强大的功能，在处理大规模数据存储和查询方面表现出色。然而，在实际应用中，我们常常会遇到需要对数据库中的数据进行计数的需求，这时，MongoDB的count操作就变得尤为重要。想象一下，一个电商网站在处理用户订单时，需要实时统计某个时间段内的订单数量，以便进行销售分析。如果没有count操作，我们可能需要编写复杂的查询语句，不仅效率低下，而且容易出错。因此，介绍MongoDB的count操作，不仅能够提高数据处理的效率，还能简化开发流程。

通过这些统计计算功能，MongoDB 5.x 可以在多种场景下高效地进行数据处理和分析，满足不同业务需求。聚合框架是一系列管道操作的组合，可以对数据进行过滤、投影、分组、排序等复杂的处理。MongoDB 5.x 提供了丰富的统计计算功能，主要通过其强大的聚合框架 () 和一些内置的操作符来实现。

在项目前期，为了赶业务需求进度，保证系统先上线，赢取用户，提前占领市场份额，开发的代码往往比较粗糙，考虑的问题不够全面。当用户慢慢变多，数据量上来之后，很多问题就会慢慢暴露出来。这些问题无论是在编码细节上、整体架构设计上以及技术选型上都会存在或多或少的问题。来看一下MongoDB游标遍历导致的应用主机CPU使用率高问题，数据存放在MongoDB数据库中，该表数据量有100W左右。在本次业务场景中，给用户展示的数据需要进行对聚合查询，由于数据量大，还需要分页，需要分页的话，每次聚合查询都需要进行总

MongoDB、Elasticsearch分组统计性能比较

今天接到一个任务，线上的mongodb积累了大量的无用数据，导致宕机，现在对里面的数据进行批量删除。其中库里面的一个log记录有2000w+条，他的存储字段比较少，格式如下： { "_id" : ObjectId("5ecb648b17bee8673ef09024"), "level" : 1, "pay" : 0, "rand" : 64090, "uid" : NumberLong(120196967) } 我们对这个表里面的删除记录就是将1年以上的数据进行清楚，根据ObjectId这个字段的

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