players というコレクションには、次の構造を持つドキュメントが含まれています: { _id: 1、user: 'Tom'、scores: [ 23、56、3、52、62 ]、bonus: 5 } { _id: 2、user: 'Jane'、scores: [ 42、50、10 ]、bonus: 3 } 次のクエリがあります: db.players.aggregate([{ $addFields: { total_score: { $sum: '$scores' }、avg_score: { $avg: '$scores' } } }、{ $addFields: { total_score_with_bonus: { $add: ['$total_score'、'$bonus'] } } }、{ $match: { bonus: { $gt: 4 } } }]) このクエリをどのように最適化できますか?

返されるドキュメントの最大数を指定するには、どのカーソル メソッドを使用する必要がありますか?

映画コレクションには次のインデックスがあります: { "title": 1, "imdb.rating": -1, "imdb.votes": -1, "type": 1 }
次のクエリは、指定されたインデックスをフィルタリングと並べ替えの両方に使用できますか?
db.movies.find( { "title": "ジェームズ・ボンド" } ).sort( { "imdb.rating": 1, "imdb.votes": 1 } )

次のドキュメント構造を持つ mobile_games コレクションがあるとします: { game: "Fishing Clash", company: "Ten Square Games", platform: ['Android', 'IOS'], ... release_USA: ISODate("2017-04-09T01:00:00+01:00"), release_France: ISODate("2017-04-09T01:00:00+01:00"), release_Italy: ISODate("2017-08-17T01:00:00+01:00"), ... } このドキュメント構造に問題はありますか?

次のようなドキュメント構造を持つ映画コレクションがあるとします。{ _id: ObjectId("573a1390f29313caabcd60e4"), title: '移民', fullplot: "チャーリーはアメリカへ向かっています。彼はカードゲームで勝ち、そのお金をエドナのバッグに入れます（エドナと病気の母親はすべてのものを奪われていました）。彼が少しだけ自分のお金を取り戻そうとしたとき、彼は泥棒だと非難されます。エドナは彼の汚名を晴らします。その後、一文無しになったチャーリーはコインを見つけ、レストランに入ります。" } テキスト検索クエリで、MongoDBによって計算された関連性スコアで結果セットを並べ替え、スコアが最も高い3つのドキュメントのみを抽出したいとします。どのクエリを使用する必要がありますか？