以下是一些MongoDB多角度使用场景的代码示例_基于mongodb的消息队列

1. 地理位置查询

MongoDB提供了地理位置查询功能，可以实现基于地理位置的搜索和位置数据的存储。以下是一个基于地理位置查询的代码示例：

// 创建地理位置索引
collection.createIndex(Indexes.geo2dsphere("location"));

// 查询指定位置附近的商家
FindIterable<Document> iterable = collection.find(near("location", -73.99279, 40.719296, 1000));
for (Document doc : iterable) {
    System.out.println(doc.toJson());
}

// 查询指定形状内的位置
FindIterable<Document> iterable = collection.find(geoWithin("location", new Polygon(
    new Position(-74.01103, 40.702836),
    new Position(-73.98404, 40.702836),
    new Position(-73.98404, 40.721548),
    new Position(-74.01103, 40.721548)
)));
for (Document doc : iterable) {
    System.out.println(doc.toJson());
}
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在这个示例中，我们创建了一个地理位置索引，并使用near和geoWithin方法来查询指定位置附近的商家和指定形状内的位置。

2. 时序数据处理

MongoDB也可以用于时序数据处理，例如基于时间序列数据的聚合和查询。以下是一个基于时序数据处理的代码示例：

// 对时间序列数据进行聚合
AggregateIterable<Document> iterable = collection.aggregate(Arrays.asList(
    match(and(eq("deviceId", deviceId), gte("time", start), lt("time", end))),
    group("$dateToString", and(eq("format", "%Y-%m-%d %H"), eq("timezone", "+08:00")), field("time")),
    sort(descending("_id"))
));

// 对时间序列数据进行查询
FindIterable<Document> iterable = collection.find(and(eq("deviceId", deviceId), gte("time", start), lt("time", end)))
                                    .projection(fields(include("data"), excludeId()))
                                    .sort(orderBy(descending("time")))
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在这个示例中，我们使用MongoDB的聚合和查询功能来进行时序数据处理。聚合操作可以根据设备ID、时间范围和时间粒度来聚合数据，而查询操作可以根据设备ID、时间范围和数据数量来查询数据。

3. 分布式日志存储和分析

MongoDB可以用于分布式日志存储和分析，例如通过使用MongoDB进行日志流处理和实时查询等操作。以下是一个基于分布式日志存储和分析的代码示例：

// 创建并打开MongoDB流式日志连接
MongoClientURI uri = new MongoClientURI("mongodb+srv://<username>:<password>@<cluster-url>/applogs?retryWrites=true&w=majority");
MongoClient mongoClient = MongoClients.create(uri);
MongoDatabase database = mongoClient.getDatabase("applogs");
MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("logs");

ChangeStreamIterable<Document> stream = collection.watch(Arrays.asList(
    Aggregates.match(and(
        eq("operationType", "insert"),
        eq("fullDocument.appId", "app-123"),
        gte("fullDocument.timestamp", new Date(System.currentTimeMillis() - 24 * 60 * 60 * 1000))
    ))
));

// 监听MongoDB流式日志更新事件并进行处理
stream.forEach(new Block<ChangeStreamDocument<Document>>() {
    @Override
    public void apply(ChangeStreamDocument<Document> change) {
        Document doc = change.getFullDocument();
        System.out.println(doc.toJson());
    } 
});
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在这个示例中，我们通过创建MongoDB流式日志连接和使用ChangeStream进行监听来实现分布式日志存储和分析。在这个代码示例中，我们创建了一个MongoDB流式日志连接，并使用ChangeStream监听集合中的变化。其匹配操作使用了and方法来过滤特定条件下的文档变化，然后forEach方法从ChangeStream流中获取每个文档并输出其内容。

4. 消息队列

MongoDB也可以作为轻量级的消息队列使用。以下是一个基于MongoDB消息队列的代码示例：

// 插入一条消息
Document doc = new Document("name", "message-1").append("status", "pending");
collection.insertOne(doc);

// 消费消息
while (true) {
    // 找到状态为pending的第一条消息并更新为processing
    Bson filter = eq("status", "pending");
    Bson update = combine(set("status", "processing"), currentDate("timestamp"));
    UpdateResult result = collection.updateOne(filter, update);

    // 如果没有待处理的消息，则退出循环
    if (result.getModifiedCount() == 0) {
        break;
    }

    // 获取待处理的消息
    Document doc = collection.find(eq("status", "processing")).first();
    String message = doc.getString("name");

    // 处理消息
    processMessage(message);

    // 更新已处理的消息状态为done
    Bson filter = eq("name", message);
    Bson update = set("status", "done");
    collection.updateOne(filter, update);
}
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在这个示例中，我们使用MongoDB实现了简单的消息队列功能。我们首先插入了一条待处理消息，并且每次循环会找到状态为pending的第一条消息并将其更新为processing。然后我们将其加入到消息队列中进行处理，处理完成后再将其状态更新为done。我们不断循环该过程，直到不存在待处理的消息为止。

总的来说，MongoDB可以用于大量的应用场景，包括分布式日志存储和分析、时序数据处理、地理位置查询和消息队列等。然而，在具体实现时，需要结合实际业务场景和具体的编程语言进行相关的优化和调整。