一、 MongoDB数据去沉概述

在数据库系统中，数据去沉是一个频繁且少许不了的操作。对于MongoDB这种NoSQL数据库数据去沉同样十分关键。数据去沉不仅能少许些存储地方的占用，还能搞优良查询性能。

二、 MongoDB数据去沉的常见方法

1. 用MongoDB独一个索引进行去沉

MongoDB给了独一个索引功能，能确保集合中的某个字段的值是独一个的。利用这一特性，我们能在添加数据时自动过滤掉再来一次数据。

2. 用Aggregation Pipeline进行数据去沉

Aggregation Pipeline是MongoDB给的一种有力巨大的数据聚合工具，能通过一系列操作步骤对数据进行处理和转换。 能利用$group操作符对数据进行分组，再通过$push或$addToSet操作符获取个个分组的独一个值。

3. 结合MapReduce实现数据去沉

MapReduce是MongoDB给的另一种有力巨大的数据处理机制，它能通过"映射"和"化简"两个阶段实现麻烦的数据聚合和转换。 我们能先通过Map函数对数据进行分组，然后在Reduce函数中对个个分组进行独一个值的提取。

4. 利用第三方工具进行数据去沉

除了直接用MongoDB自身的功能，我们也能借助第三方工具来实现数据去沉。比如著名的 ORM框架就给了去沉的实现方案。

三、 MongoDB数据去沉具体实现

1. 用独一个索引进行去沉

先说说创建一个独一个索引，然后在插入数据时MongoDB会自动检查该索引以确保不会有再来一次的值**入。

通过Aggregation Pipeline，我们能用$group操作符和$addToSet操作符来实现去沉。下面是一个轻巧松的示例：

db.collection.aggregate()

MapReduce去沉通常需要编写Map和Reduce函数。下面是一个轻巧松的示例：

var mapFunction = function {
    emit;
};
var reduceFunction = function {
    return values;
};
db.collection.mapReduce;

四、 选择合适的去沉方案

根据实际情况权衡各方面因素，选择最合适的MongoDB数据去沉方案。

• 数据量巨大细小：细小数据量能选用独一个索引， 巨大数据量觉得能用Aggregation Pipeline或MapReduce
• 性能要求：对性能要求高大的场景，可优先考虑独一个索引，接下来是Aggregation Pipeline
• 开发本钱：如果开发本钱是考虑沉点，可优先选用Mongoose等第三方工具

MongoDB给了许多种数据去沉的方法，能根据具体需求和场景选择最合适的方法。通过搞懂并熟练运用这些个方法，能有效地管理和优化MongoDB中的数据。

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