MongoDB中的分组】的更多相关文章

这篇文章主要介绍了浅析mongodb中group分组的实现方法及示例,非常的简单实用,有需要的小伙伴可以参考下. group做的聚合有些复杂.先选定分组所依据的键,此后MongoDB就会将集合依据选定键值的不同分成若干组.然后可以通过聚合每一组内的文档,产生一个结果文档.和数据库一样group常常用于统计.MongoDB的group还有很多限制,如:返回结果集不能超过16M, group操作不会处理超过10000个唯一键,好像还不能利用索引[不很确定]. 一.Group大约需要一下几个参数. 1…
一.MongoDB中的Count函数.Distinct函数以及分组 准备工作,插入一个班级的文档 > for(var i=0;i<10;i++){ ... db.Classes.insert({ClassName:"Class"+i,_id:i}); ... } WriteResult({ "nInserted" : 1 }) > db.Classes.find() { "_id" : 0, "ClassName&qu…
在Mongodb的查询中,有类似于SQL中group by功能的group函数.两者的功能有些类似,但是区别也是比较明显的. 对于SQL来说,group by的作用就是安装依据列来将数据表中的记录分成一个个的组,而查询结果中,只能Select出来Group BY中含有的列,或者使用了聚合函数(sum,count,avg,max,min)的其它列.并且只能在数值类型上的列上使用聚合函数. 但是,在Mongodb中,我们可以在结果中显示既非Group by中的列,又没有使用聚合函数的列.这样,我们就…
回到目录 mongoDB的管道是个好东西,它可以将很多操作批处理实现,即将多个命令放入一个管道,然后去顺序的执行它们,今天我要说的是,利用管道中的分组来实现实现中的ditinct+group的效果,即先对一个元素去重,然后即一个字段进行分组,如你的userinfoID,它对应多个planID,而我们在planID在表中肯定是重复的,这时,我们需要统计userinfo对应多个种planID,这时问题就来了,尤于planID是重复的,所以分组的结果可能是错误的,它并不是真正意思上的(planID种类…
随着组织产生的数据爆炸性增长,从GB到TB,从TB到PB,传统的数据库已经无法通过垂直扩展来管理如此之大数据.传统方法存储和处理数据的成本将会随着数据量增长而显著增加.这使得很多组织都在寻找一种经济的解决方案,比如NoSQL数据库,它提供了所需的数据存储和处理能力.扩展性和成本效率.NoSQL数据库不使用SQL作为查询语言.这种数据库有多种不同的类型,比如文档结构存储.键值结构存储.图结构.对象数据库等等. 我们在本文中使用的NoSQL是MongoDB,它是一种开源的文档数据库系统,开发语言为C…
聚集操作是对数据进行分析的有效手段.MongoDB主要提供了三种对数据进行分析计算的方式:管道模式聚集分析,MapReduce聚集分析,简单函数和命令的聚集分析. 1. 管道模式进行聚集 这里所说的管道类似于Unix上的管道命令.数据通过一个多步骤的管道,每个步骤都会对数据进行处理,最后返回需要的结果集.管道提供了高效的数据分析流程,是MongoDB中首选的数据分析方法.一个典型的管道操作流程如下图所示:…
1.mongodb数据表相关 # 显示数据库 show dbs # 数据库 use ceshi # 显示表 show tables # 创建集合 db.createCollection('infoB') # 复制数据 db.item_infoA.copyTo('infoB')# 使用命令导入json 格式的数据mongoimport -d database_name -c collection_name inpath/file_name.json# 使用命令导出json 格式的数据mongoex…
一.简介 在用MongoDB查询返回的数据量很大的情况下,做一些比较复杂的统计和聚合操作做花费的时间很长的时候,可以用MongoDB中的MapReduce进行实现 MapReduce是个非常灵活和强大的数据聚合工具.它的好处是可以把一个聚合任务分解为多个小的任务,分配到多服务器上并行处理.MongoDB也提供了MapReduce,当然查询语肯定是JavaScript. MongoDB中的MapReduce主要有以下几阶段: Map:把一个操作Map到集合中的每一个文档 Shuffle: 根据Ke…
一.  聚合框架 聚合框架是MongoDB的高级查询语言,它允许我们通过转换和合并多个文档中的数据来生成新的单个文档中不存在的信息. 聚合管道操作主要包含下面几个部分: 命令 功能描述 $project 指定输出文档里的字段. $match 选择要处理的文档,与fine()类似. $limit 限制传递给下一步的文档数量. $skip 跳过一定数量的文档. $unwind 扩展数组,为每个数组入口生成一个输出文档. $group 根据key来分组文档. $sort 排序文档. $geoNear…
一.简介 在用MongoDB查询返回的数据量很大的情况下,做一些比较复杂的统计和聚合操作做花费的时间很长的时候,可以用MongoDB中的MapReduce进行实现 MapReduce是个非常灵活和强大的数据聚合工具.它的好处是可以把一个聚合任务分解为多个小的任务,分配到多服务器上并行处理.MongoDB也提供了MapReduce,当然查询语肯定是JavaScript. MongoDB中的MapReduce主要有以下几阶段: Map:把一个操作Map到集合中的每一个文档 Shuffle: 根据Ke…