最近在检索MongoDB的数据时需要用到分组操作,由于没有现成的说明文档可参考,只能是在代码中不断调试.摸索前进:目前已现实了Java对MongoDB的分组操作,并统计各个分组的数量.现通过示例详细解析,步骤如下流程所示: (1)测试环境条件准备:MongoDB的版本为2.0.1,如下图所示 (2)测试数据源准备:MongoDB的数据源示例如下图所示 (3)测试示例过程: 最初测试过程 1.示例代码public void test(String guid) { String groupKey =

分组求排名 相信好多使用Mysql的用户一定对分组求排名的需求感到发怵. 但是在hive或者oracle来说就能简单实现. 采用窗口函数:rank() over() / row_number() over() / dense_rank() over()函数就能轻松完成. 窗口函数 我们可以理解为我们先把需要分析的字段select出来,然后通过窗口函数进行分析. 所以窗口函数产生的结果一定是一对一的,即便在窗口中使用分组操作产生相同的值也每行数据都有. 示例 select user_id,user

Hive - - 分组求最大,最小(加行键) 数据: 1325927 陕西 汉中 084 08491325928 陕西 汉中 084 08491325930 陕西 延安 084 08421325931 陕西 延安 084 08421325933 陕西 榆林 084 08451325935 陕西 榆林 084 08451325941 陕西 西安 084 08411325943 陕西 西安 084 08411325944 陕西 西安 084 08411325946 陕西 西安 084 0841132

题目大意:有n个任务,已知做每件任务所需的时间,并且每件任务都对应一个系数fi.现在,要将这n个任务分成若干个连续的组,每分成一个组的代价是完成这组任务所需的总时间加上一个常数S后再乘以这个区间的系数和.求最小代价. 题目分析:分组求最优值得问题.不过,这道题采用倒推可能要好做一些.定义状态dp(i)表示完成从第 i 个任务到第n个任务需要的最小代价,则状态转移方程为 dp(i)=min(dp(j)+(sumt(i)-sumt(j)+s)*sumf(i),很显然的要用斜率优化. 代码如下: #

自定义GroupingComparator求取topN GroupingComparator是mapreduce当中reduce端的一个功能组件,主要的作用是决定哪些数据作为一组,调用一次reduce的逻辑,默认是每个不同的key,作为多个不同的组,每个组调用一次reduce逻辑,我们可以自定义GroupingComparator实现不同的key作为同一个组,调用一次reduce逻辑 3.1 需求 有如下订单数据 订单id 商品id 成交金额 Order_0000001 Pdt_01 222.8

using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace ConsoleApplication2 { class Program { static void Main(string[] args) { List<string> strarr = new List<string>() { &q

例子: df = pd.DataFrame() df['A'] = [1, 1, 2] df['B'] = [datetime.date(2018, 1, 2), datetime.date(2018, 1, 3), datetime.date(2018, 1, 3)] df['C'] = df.groupby('A').B.diff() df['C'] = df.C.dt.days 报错: Traceback (most recent call last): File "D:\python_v

四. 模块开发----统计分析 select * from ods_weblog_detail limit 2;+--------------------------+--------------------------------+--------------------------------+-------------------------------+---------------------------+----------------------------+-----------

Description Severe acute respiratory syndrome (SARS), an atypical pneumonia of unknown aetiology, was recognized as a global threat in mid-March 2003. To minimize transmission to others, the best strategy is to separate the suspects from others. In t

表结构如下: /* SQLyog v10.2 MySQL - 5.5.39 ********************************************************************* */ /*!40101 SET NAMES utf8 */; create table `seal` ( `id` ), `update_user` ), `update_time` datetime , `seal_name` ), `remark` ), `is_enable`

先上代码 db.getCollection("playback").aggregate([ {$match:{"game_record_id":{$in:[68,69]}}},{$group:{ _id:"$game_record_id", record_id:{$max:"$record_id"}, data:{$max: '$$ROOT'} } }, {$project:{_id:1,record_id:1,data:{u

1. 多字段分组 {"$group":{"_id": {"state": "$state", "city": "$city"}} } 根据state和city两个字段分组统计数据. 2. 算术操作符 "$sum": value 得到每个国家的总收入: db.sales.aggregate{ { "$group":{ "_id":

例如有一个表student,其结构如下: id      name     sort      score 1        张三      语文      82 2        李四      数学       95 3        王五      语文       88 4        小东       英语       86 5        张三      数学       92 6        小红      体育       80 要求查询的结果如下: id      nam

我们需要写Linq查询语句,使用let来创建一个新的变量 Let 关键字 “let”关键字在查询语法中很有用.它会投影一个新的范围变量,允许重新使用表达式并使查询更具可读性. 例如: 这里需要写,两遍   let可以看成在查询语法里面申明一个变量. 方法: /// <summary> /// 监控数据 /// </summary> /// <returns></returns> [HttpGet] public async Task<IHttpActi

第一步: 第二步: 第三步:

db.getCollection('product_protocol_new').aggregate([ {$sort:{"end_date":-1}}, {$group:{ _id:"$company_protocol", end_date:{"$first":"$$ROOT"}, }} ])

只要修改OrderReducer.java的reduce方法,修改为: int i = 0;for(NullWritable nullWritable:values){ if(i>=2) break; context.write(key,NullWritable.get()); i++;}

MongoDB 查询文档使用 find() 方法. find() 方法以非结构化的方式来显示所有文档. 语法 MongoDB 查询数据的语法格式如下: db.collection.find(query, projection) query :可选,使用查询操作符指定查询条件 projection :可选,使用投影操作符指定返回的键.查询时返回文档中所有键值, 只需省略该参数即可(默认省略). MongoDB 与 RDBMS Where 语句比较 如果你熟悉常规的 SQL 数据,通过下表可以更好的

List.steam()的强大之处在此不做赘述. 直接进入主题: 1.过滤Bean List中,某些字段等于指定值的所有行 List<Member> list = itemsArray.toJavaList(Member.class); List<String> roleList = new ArrayList<>(); roleList.add(roleName); List<Member> filterResult = list.stream().fil

转载请在页首注明作者与出处 一:分组汇总 1.1:SQL样例 分组汇总的应用场景非常多,比如查询每个班级的总分是多少,如果用关系形数据库,那么sql是这样子的 ),class from score group by class 得到的结果就是每个班分别的总分是多少,那么在mongodb这种非关系数据库要怎么做呢? 1.2:数据样例 假如我们有如下数据若干 { "_id" : "4fe31003-0ee3-47b8-8a1d-0e9f8561c37e", "