MongoDB集合支持多種數據分析方法，包括基本的CRUD操作、聚合框架、索引、事務、文本搜索、地理空間查詢等。以下是MongoDB集合數據分析方法的相關信息：

基本CRUD操作

• 創建操作：db.collection.insertOne(document) 和 db.collection.insertMany([document1, document2, ...])
• 讀取操作：db.collection.find(query) 和 db.collection.findOne(query)
• 更新操作：db.collection.updateOne(filter, update) 和 db.collection.updateMany(filter, update)
• 刪除操作：db.collection.deleteOne(filter) 和 db.collection.deleteMany(filter)

聚合框架

• 聚合管道：允許數據通過一系列階段處理，如篩選、分組、排序，使用操作符如 $match, $group, $sort, $project 和 $unwind 等。

索引

• 創建索引：db.collection.createIndex(keys, options)
• 索引類型：單字段索引、復合索引、多鍵索引（適用于數組）、文本索引（用于文本搜索）、地理空間索引（用于地理空間查詢）

事務

• 事務的啟動和管理：session.startTransaction(), session.commitTransaction(), session.abortTransaction()

文本搜索

• 文本索引：db.collection.createIndex({ "$**": "text" })

地理空間查詢

• 地理空間索引：db.collection.createIndex({ location: "2dsphere" })

數據分組和聚合

• 分組統計：db.collection.aggregate([...])
• 求和、求平均值、獲取前N個最大值：通過聚合管道操作實現

查詢優化

• 創建索引：提高查詢速度。
• 覆蓋索引：查詢的字段都包含在索引中。
• 使用查詢優化器：explain() 方法查看查詢計劃。
• 使用投影查詢：只返回需要的字段。
• 避免全表掃描：通過合適的索引、查詢條件等方式限制掃描范圍。
• 使用合適的查詢操作符：避免使用全文本搜索等耗時操作。

性能調優

• 數據庫設計優化：合理的數據模型設計，如嵌入式文檔與引用式文檔的選擇。
• 查詢優化：使用索引、投影、聚合管道等。
• 索引優化：選擇適當的索引類型，定期維護索引。
• 硬件和部署優化：選擇多核處理器、增加內存容量、使用高速磁盤等。

通過上述方法，可以有效地對MongoDB集合進行數據分析，并根據實際需求進行優化，以提升查詢性能和數據處理效率。