基本查询 方法find():查询 db.集合名称.find({条件文档}) 方法findOne():查询,只返回第一个 db.集合名称.findOne({条件文档}) 方法pretty():将结果格式化 db.集合名称.find({条件文档}).pretty() 比较运算符 等于,默认是等于判断,没有运算符 小于$lt 小于或等于$lte 大于$gt 大于或等于$gte 不等于$ne 例1:查询名称等于'gj'的学生 db.stu.find({name:'gj'}) 例2:查询年龄大于或等于18

1.Java代码实现 import org.apache.hadoop.hbase.client.coprocessor.AggregationClient; import org.apache.hadoop.hbase.client.coprocessor.LongColumnInterpreter; import org.apache.hadoop.hbase.coprocessor.AggregateImplementation; /** * <p> * 协处理器统计HBase表数据量

统计表数量 SELECT count(*) FROM sys.objects WHERE type='U' 列出表名称  SELECT NAME  FROM sys.objects WHERE type='U' 或者 列出表名称 SELECT Name FROM SysObjects Where XType='U'

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", "

MongoDB的基本使用 MongoDB特点: 使用BSON存储数据 支持相对丰富的查询操作(相对其他nosql数据库) 支持索引 副本集(支持多个实例/多个服务器运行同个数据库) 分片(数据库水平扩展) 无模式(同个数据文档中的数据可以不一样) 部署简单方便(默认无密码,也带来安全问题) 服务的启动: mongod (此前需要安装了mongo数据库,并创建过mongodb的目录:$ mkdir -p /data/db) 启动mongodb后,可以使用mongo命令行来操作数据库,或使用Robo

在现实的世界中,任何事情都有两面性,在程序的世界中,亦然! 我们不论是在使用一门新的语言,还是一门新的技术,在了解它有多么的让人兴奋,让人轻松,多么的优秀之余,还是很有必要了解一些他的局限性,方便你在实际开发过程中 遇到这些的时候 明白应该怎么处理,在涉及到这些地方的时候,能预先的判断,文章翻译自Mongo DB 官网,翻译的不好,还望大家谅解,同时本人也在使用Mongo DB 对空间地理编码进行一些操作, 希望大家多多交流 多多指教,在此先行谢过!!! 该笔记提供了一些关于使用Mongo DB

比较常见的mongodb副本集搭建是有:常规节点.数据副本.仲裁节点组成,也就是需要三台服务器组建.常规节点即数据的主存储节点,数据副本是主存储节点的从属节点,它定期去主节点获取更新日志来更新自己.仲裁节点作用辅助选主,选主需要半数以上同意,数据副本存储的是冗余数据,而仲裁节点不需要存储数据,主节点存活时连接主节点,主节点挂掉时连接从节点. 但上述方案有一个弊端,当仲裁节点挂掉以后,集群基本就失去了选主的能力(还要看机器的数量). (在这里做一下纠正,也谢谢贝贝对我的指点.)   第二种方案:

我们总是在对比中看到自己的优点和缺点,对于mongodb来说也是一样,对比学习让我们尽快的掌握关于mongodb的基础知识. mongodb与MySQL命令对比 关系型数据库一般是由数据库(database).表(table).记录(record)三个层次概念组成.而非关系型数据库mongodb是由数据库(database).集合(collection).文档对象(document)三个层次组成.mongodb对于关系型数据库里的表,没有行和列的关系概念,这体现了模式的自由特点. 语法命令如下列

mongo(三)基本操作 本文来自mongodb官方文档的部分翻译以及自己的理解.   CRUD:增加(Create).读取(Retrieve)(重新得到数据).更新(Update)和删除(Delete)几个单词的首字母简写. mongodb是以文件形式存储数据的,像json一样的field-value.       mongodb读操作   一般来说,一张图能说明很多问题   mongodb把所有的文件存储在collections中,一个collections是由一些相关的文件组成的,类似与关

linux分以下几台 monogos mongocfg mongod1 mongod2 1.用ssh把 mongodb-linux-x86_64-3.0.6.tgz 移到linux /root上 2.解压到/root/mongodb-3.0.6/ tar zxf mongodb-linux-x86_64-.tgz 3.添加data和log文件夹 mkdir date mkdir log 4.在log文件夹中添加logs.log touch logs.log 5.创建文件/root/mongodb

参考原文:http://www.mongoing.com/eshu_explain3 理想的查询状态由以下两种 普通查询: nReturned=totalKeysExamined & totalDocsExamined=0 (cover index,仅仅使用到了index,无需文档扫描,这是最理想状态.) 或者 nReturned=totalKeysExamined=totalDocsExamined(需要具体情况具体分析) (正常index利用,无多余index扫描与文档扫描.) sort大数

看的是爱酷学习网的视频:http://www.icoolxue.com/album/show/98 01 安装 1.先建mongoDB-data文件夹存数据 2.安装DB 3.设置环境变量:把bin目录:D:\mongodb\bin,添加到path下(:D:\mongodb\bin),好处是可以直接在cmd的命令行中输入mongod运行(这样也可检测),如果不设置环境变量,需要cd到当前目录下才能mongodb 启动 使用批处理文件来启动mongoDB,mongod.exe -dbpath d:

mysql语句 : ' ,,),(,,)   mongo语句: db.}}).limit() db."}) db.}}) 条件操作符1 mongodb中的条件操作符有: (>) 大于 - \$gt #greate (<) 小于 - \$lt #low (>=) 大于等于 - \$gte #equal (<= ) 小于等于 - \$lte 范例: > db.shiyanlou.find({user_id:{$gt:1}}) > db.shiyanlou.find

概念 一个mongod服务可以有建立多个数据库,每个数据库可以有多张表,这里的表名叫collection,每个collection可以存放多个文档(document),每个文档都以BSON(binary json)的形式存放于硬盘中,因此可以存储比较复杂的数据类型.它是以单文档为单位存储的,你可以任意给一个或一批文档新增或删除字段,而不会对其它文档造成影响,这就是所谓的schema-free,这也是文档型数据库最主要的优点.跟一般的key-value数据库不一样的是,它的value中存储了结构信

成功运行起来mongo之后,进入了命令行模式,mongo默认会选择test数据库 1. 使用db命令打印出来当前选定的数据库: > db test 2. 使用show dbs 命令可以打印出数据库列表 > show dbs local 0.078GB 3. 使用use [dbname] 可以切换数据库 > use local switched to db local 试着使用db命令打印一下确认是不是在local数据库: > db local 使用use 命令的时候 即使是use

1 下载 mogodb http://www.mongodb.org/display/DOCS/Downloads 2 打开服务 我安装在e盘下了 可以指定数据文件位置 到 E:\mongoDB\mongodb-win32-i386-1.1.3\bin 目录下的 mongod.exe 是服务文件 可以创建c:\data\db 这个目录 这样的话 数据库的默认数据文件就可以在此目录下 如果没有此文件夹可以自己指定数据文件 命令如下 E:\mongoDB\mongodb-win32-i386-1.1

mongo官网:http://www.mongodb.org/ 工作中使用到Mongo,可是没有系统的学习研究过Mongo,仅对工作过程中,在Mongo的使用过程中的一些知识点做一下记录,并随时补充,达到总结备忘的目的. 本篇主要终结记录聚合和查询. 聚合(aggregation) Count db.view_view.count() db.view_view.count({_id:"521842"}) db.view_view.find().count() db.view_view.

搭建高可用mongo集群3.4版本 说在开始之前:在搭建这个环境之前,已经有了一个师兄搭好的环境,虽然一样很棒,但是没有经过自己的手出来的东西,还是不属于自己,所以摸索着自己搭建一个吧,好巧不巧的是,新的版本中跟以前的版本搭建方式有了一些区别,解决这些问题,颇费了一番周折,在网上查不到有助于解决的信息,索性就开始了撰写自己的第一篇博客,意料之外,情理之中,我知道早晚有一天会开始写,只是不确切的知道什么时候开始,这个时候来了,索性就这样做吧. 在大数据的时代,传统的关系型数据库要能更高的服务必须要

摘要 在mongo初识文中介绍了mongo与cassandra的主要区别,以及mongo物理部署架构图.本文接着上一篇的mongo 架构图,来继续讲分片集群. 分片介绍 shard key mongo 默认配置是不分片的,需要自行enable.mongo 根据shard key来对数据进行分片.有三种分片方式 range 根据范围来分片,比如1-10到shardA,11-20 shardB,以此类推 hash 根据shard key的hash 值来分片 tag 代表的shard key 的一段范

什么是MongoDB ? MongoDB 是由C++语言编写的,是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统. 在高负载的情况下,添加更多的节点,可以保证服务器性能. MongoDB 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案. MongoDB 将数据存储为一个文档,数据结构由键值(key=>value)对组成.MongoDB 文档类似于 JSON 对象.字段值可以包含其他文档,数组及文档数组. 主要特点 MongoDB的提供了一个面向文档存储,操作起来比较简单和容易. 你可以在MongoD

摘要 NoSql不同于关系型数据库,是分布式存储,因此想要实现关系型数据库中的事务就不是那么简单了.本文结合Cassandra中的paxos和Mongo的two phase commit来谈谈Nosql如何利用分布式协议来实现事务的. Cassandra Cassandra的paxos机制在这篇译文中已有详细解释了. 下面时序图方便理解. 注意acceptor节点数量由replicate factor数量决定,quorum个返回就是超过一半的replicate factor. Cassandra