GitHub 仓库:Fundebug/loop-mongodb-big-collection 本文使用的编程语言是 Node.js,连接 MongoDB 的模块用的是mongoose.但是,本文介绍的方法适用于其他编程语言及其对应的 MongoDB 模块. 错误方法:find() 也许,在遍历 MongoDB 集合时,我们会这样写: const Promise = require("bluebird"); function findAllMembers() { return Membe

  // Fill out a literal array of collections you want to duplicate the records in. // Iterate over each collection using the forEach method on the array. // For each collection get (find) all the records and forEach on each of them. // Remove the _id

https://docs.mongodb.com/manual/reference/method/db.collection.bulkWrite/ db.coll_test.getIndexes()##查看indexdb.coll_test.totalIndexSize()##查看index大小db.coll_test.count() ##查看数据条数db.coll_test.dataSize(); ##查看数据大小db.coll_test.getDB() ##获取集合的数据库名db.coll_

使用增强for循环和迭代器遍历集合 package com.aff.coll; import java.util.ArrayList; import java.util.Collection; import java.util.Date; import java.util.Iterator; import org.junit.Test; public class TestFor { // 面试题 @Test public void test3() { String[] str = new Str

1.collection中的数据大小 db.collection.dataSize() 2.为collection分配的空间大小,包括未使用的空间db.collection.storageSize() 3.collection中索引数据大小db.collection.totalIndexSize() 4.collection中索引+data所占空间db.collection.totalSize()

Reference: http://www.alexbevi.com/blog/2016/02/10/recovering-a-wiredtiger-collection-from-a-corrupt-mongodb-installation/ Recently at work, we experienced a series of events that could have proven to be catastrophic for one of our datasets. We have

四种常用遍历方式 Collection coll = new ArrayList(); coll.add("123"); coll.add("456"); coll.add("789"); 一.使用while循环+迭代器遍历 Iterator iterator = new coll.iterator(); while(iterator.hasNext()){ Object obj = (Object)iterator.next(); System

java.util.Collection接口 Java的集合主要由两个接口派生出来,一个是Collection一个是Map,本章只记录Collection常用集合 集合只能存储引用类型数据,不能存储基本类型数据 集合类是一种特别有用的工具类,它可以存放数量不等的对象,实现常用的数据结构,如栈,队列等.除此之外,Java集合还可用于保存具有映射关系的关联数组.简单的来说,Java集合就是一个容器,可以把多个对象丢进该容器中. Collection从父类接口Iterable中继承了抽象方法itera

今天我们利用scrapy框架来抓取Stack Overflow里面最新的问题(),并且将这些问题保存到MongoDb当中,直接提供给客户进行查询. 安装 在进行今天的任务之前我们需要安装二个框架,分别是Scrapy (1.1.0)和pymongo (3.2.2). scrapy 如果你运行的的系统是osx或者linux,可以直接通过pip进行安装,而windows需要另外安装一些依赖,因为电脑的原因不对此进行讲解. $ pip install Scrapy 一旦安装完成之后你可以直接在pytho

参照网页:单机搭建elasticsearch和mongodb的river 三个步骤: 一,搭建单机replicSet二,安装mongodb-river插件三,创建meta,验证使用 第一步,搭建单机mongodb的replSet 1,配置/etc/mongodb.conf增加两个配置: replSet=rs0 #这里是指定replSet的名字 oplogSize=100 #这里是指定oplog表数据大小(太大了不支持) 启动mongodb:bin/mongod --fork --logpath

此验证中只开启两个mongodb节点,可以连接任意节点,以下操作不涉及读写,不涉及连接那个节点 mongodb连接: from pymongo import MongoReplicaSetClient client = MongoReplicaSetClient('mongodb://test:caesar_123@196.168.1.112:27017/test',replicaset='spock') rs.status 在command中输出如下: spock:SECONDARY> rs.

一.简介 db.collection.find()可以实现根据条件查询和指定使用投影运算符返回的字段省略此参数返回匹配文档中的所有字段.并返回到匹配文档的游标,可以随意修改查询限制.跳跃.和排序顺序的功能. 二.db.collection.findOne () db.collection. findOne ()返回满足指定查询条件的文档.如果多个文档满足查询,该方法返回第一个文档,根据自然顺序返回文件在磁盘上的顺序,在覆盖的集合中,自然顺序与插入顺序相同. 语法: db.collection.f

1代码实现 官方驱动2.7版本 1.1范围查找 /// <summary> /// 半径范围查找位置信息 /// </summary> /// <param name="x">经度</param> /// <param name="y">纬度</param> /// <param name="radius">半径</param> /// <ret

周煦辰 2016-01-16 来说说MongoDB中的数据聚合工具. Aggregate是MongoDB提供的众多工具中的比较重要的一个,类似于SQL语句中的GROUP BY.聚合工具可以让开发人员直接使用MongoDB原生的命令操作数据库中的数据,并且按照要求进行聚合.聚合不仅极大提升了开发的效率,更重要的是,原生的工具运行效率比自己写聚合的方法高到不知道哪里去了. 下面简单说一下PHP开发环境下如何使用MongoDB的数据聚合工具 Aggregation Pipleline和Group.其实

MongoDB の MapReduce 在Hadoop的学习中已经接触过MapReduce了,它是一个很成熟的计算模型,将大批量的工作(也就是数据)分解(MAP映射)执行,最后将结果合并成最终的Reduce. MongoDB就提供了一个很灵活的MapReduce MapReduce的基本语法 >db.collection.mapReduce( function() {emit(key,value);}, //map 函数 function(key,values) {return reduceFu

特点:将键映射到值的对象,一个映射不能包含重复的键,每个键最多只能映射到一个值. Map集合和Collection集合的区别 Map集合:成对出现 (情侣)                                               双列集合 Collection:单个出现  (单身狗)   所以功能才这么多               单列集合 Key:键  Value:值 功能 1.添加功能 V put(K key,V value):添加元素 如果键是第一次存储,就直接存储,

mongoDB basic from:http://www.tutorialspoint.com/mongodb prject:https://github.com/chenxing12/l4mongodb overview getting-start collection dataType insert find Overview MongoDB is a cross-platform, document oriented database that provides, high perfor

      在各类系统应用服务端开发中,我们经常会遇到文件存储的问题. 常见的磁盘文件系统,DBMS传统文件流存储.今天我们看一下基于NoSQL数据库MongoDb的存储方案.笔者环境 以CentOS 6.5,MongoDb 2.6.3,  Nginx-1.4.7 为例,您需要了解Linux常用命令. 先来回顾一下MongoDb的内部文件结构 MongoDB在数据存储上按命名空间来划分,一个collection是一个命名空间,一个索引也是一个命名空间 同一个命名空间的数据被分成很多个Extent

When using a mongoDB collection as input, add the arguments -jobconf mongo.input.uri=<input mongo URI> and -inputformat com.mongodb.hadoop.mapred.MongoInputFormat When using a mongoDB collection as output, add the arguments -jobconf mongo.output.uri

前提 已经安装了node.js和MongoDB,本文使用的node.js是v0.12.0,MongoDB是3.0.0. 初始化数据 启动MongoDB服务,在test数据库中插入一条实例数据: db.user.install({name:"scaleworld",age:27}); 在Node.js中引入MongoDB模块 npm install mongodb 编写mongodbDemo.js var mongodb = require('mongodb'); var server