主要观点：

• MongoDB 因灵活的文档模型常被用于在线事务处理（OLTP），其支持通过 Atlas Search 进行搜索，结合聚合管道可实现有限的在线分析处理（OLAP）功能，适用于某些混合事务和分析（HTAP）工作负载，本文在医疗保健背景下进行了探讨。
• 传统关系数据库采用“星型转换”等复杂查询优化方法，而 MongoDB 可通过文档模式支持类似查询，添加 Atlas Search 索引可在不重构模式的情况下支持某些分析查询。
• 以 MedSynora DW 数据集为例，展示了如何利用事实集合上的单个索引进行高效查询，包括导入数据集、创建新集合、创建 Atlas Search 索引、进行星型查询等步骤。
• 星型查询分三个阶段，先在维度集合上应用过滤器获取维度键，再在事实集合上使用搜索索引进行搜索，最后可能检索额外维度进行聚合或投影。
• 可通过搜索聚合管道优化事实集合处理，添加更多过滤器，估计搜索索引返回的记录数以避免昂贵查询，还可在第三阶段进行维度连接以获取更多属性。
• 过滤后的文档集可进行额外聚合，如按医生分组统计患者数量和严重程度范围等。

关键信息：

• MongoDB 文档模型及 Atlas Search 索引的特点与优势。
• MedSynora DW 数据集的结构与导入方法。
• 星型查询的三个阶段及具体操作。
• 搜索聚合管道的使用及注意事项。

重要细节：

• 展示了如何创建新集合以替代从规范化 CSV 导入的集合，以及新集合中文档的结构。
• 详细说明了 Atlas Search 索引的创建及字段类型设置。
• 给出了星型查询各阶段的具体代码示例，包括在维度集合上获取维度键、在事实集合上进行搜索等。
• 介绍了如何估计搜索索引返回的记录数，以及在聚合管道中添加更多操作的情况。
• 展示了在第三阶段进行维度连接以获取更多属性的具体代码及结果。