【mongoDB高级篇①】聚集运算之group与aggregate

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【mongoDB高级篇①】聚集运算之group与aggregate

group 语法 db.collection.group({ key:{field:1},//按什么字段进行分组 initial:{count:0},//进行分组前变量初始化,该处声明的变量可以在以下回调函数中作为result的属性使用 cond:{},//类似mysql中的having,分组后的查询返回 reduce: function ( curr, result ) { }, //The function takes two arguments: the current documen…

【mongoDB高级篇③】综合实战(1): 分析国家地震数据

数据准备下载国家地震数据 http://data.earthquake.cn/data/ 通过navicat导入到数据库,方便和mysql语句做对比 shard分片集群配置 # step 1 mkdir -p ./data/shard/s0 ./data/shard/s1 #创建数据目录 mkdir -p ./data/shard/log # 创建日志目录 ./bin/mongod --port 27017 --dbpath /usr/local/mongodb/data/shard/s0 -…

【mongoDB高级篇②】大数据聚集运算之mapReduce(映射化简)

简述 mapReduce从字面上来理解就是两个过程:map映射以及reduce化简.是一种比较先进的大数据处理方法,其难度不高,从性能上来说属于比较暴力的(通过N台服务器同时来计算),但相较于group以及aggregate来说,功能更强大,并更加灵活. 映射过程:先把某一类数据分组归类,这里的映射过程是支持分布式的,一边遍历每一台服务器,一边进行分类. 化简过程:然后再在分组中进行运算,这里的化简过程也是支持分布式的,在分类的过程中直接运算了.也就是说如果是一个求和的过程,先在a服务器分组求和…

MongoDB聚合运算之group和aggregate聚集框架简单聚合（10）

聚合运算之group 语法: db.collection.group( { key:{key1:1,key2:1}, cond:{}, reduce: function(curr,result) { }, initial:{}, finalize:function() { } } ) key: 分组字段 cond:查询条件 reduce:聚合函数 initial:初始化 finalize:统计一组后的回调函数 #查询每个栏目下的商品数量 db.goods.group( { key:{cat_id…

【mongoDB高级篇①】聚集运算之group,aggregate

group 语法 db.collection.group({ key:{field:1},//按什么字段进行分组 initial:{count:0},//进行分组前变量初始化,该处声明的变量可以在以下回调函数中作为result的属性使用 cond:{},//类似mysql中的having,分组后的查询返回 reduce: function ( curr, result ) { }, //The function takes two arguments: the current document…

Mongodb高级篇-性能优化

1.监控 mongodb可以通过profile来监控数据,进行优化. 查看当前是否开启profile功能用命令:db.getProfilingLevel()返回level等级,值为0|1|2,分别代表意思:0代表关闭,1代表记录慢命令,2代表全部. 开始profile功能为db.setProfilingLevel(level); level为1的时候,慢命令默认值为100ms,更改为db.setProfilingLevel(level,slowms)如db.setProfilingLevel(1…