场景描述：
数据清洗过程中发现，Mongodb中单个集合(表)数据量比较大(千万)，定时任务处理加工数据时，由于服务器内存有限，会在处理过程中，出现内存不足的异常，于是希望把单个集合进行拆分成多个，在网上找了相关文章，发现处理这种的场景的案例比较少，基本上考虑了如下3中方案来实现：
1. mongodb sharding 分片 ---没研究透彻
2. mongodb 聚合查询，将结果封装成变量，循环遍历，写入新的集合 ---测试了下，效率较低 --文末会说明该方案，适用于小数据量
3. 自定义python脚本 ---自己动手，丰衣足食
处理方式：
这里采用了自己写脚本处理的方式，好了！逻辑比较简单，就是将源数据对象读取，循环遍历，到达自己指定的count计数后，开多线程，将符合条件的数据写入新集合(表)。
脚本内容：小伙伴们，可以根据自己实际需求修改脚本内相应的条件，有更好的实现方案，欢迎交流。
待补充
---补充：
mongodb 查询结果，循环遍历写入
待补充