The aggregate command can return either a cursor or store the results in a collection. When returning a cursor or storing the results in a collection, each document in the result set is subject to the BSON Document Size limit, currently 16 megabytes;

mongo的写法与mysql等sql有着天壤之别,如最近在统计爬虫抓取的数据,其中一个就是按字段从大到小取前十个: sql写法:select count(id) from invest group by city desc limit 0,10 mongo的写法则为:var group=[{$group:{_id:"$city", count:{$sum:1}}}, {$sort:{count: -1}}, {$limit:10}]; db.invest.aggregate(group

mongodb导入大文件的数据时,导入一小部分后,提示lost connect,失去连接.mongo文件有6.3G,网上查了一下,原来Mongo对单次处理好像有大小限制(16m),所以大文件会出问题,这应该是个Bug mongoimport 默认会10000条 为一个批量导入数据,解决方法是在导入的语句后面加入一个参数 --batchSize 可以指定每次批量导入的条数 设置小一些就不报错了. 首先进入bin目录下 具体语句如下: mongoimport -d database -c index

1.packet for query is too large 1024 >. you can change this value on the server mysql max_allowed_packet 设置过小导致记录写入失败 修改windows下my.ini文件,在[mysqld]段或者mysql的server配置段进行修改 max_allowed_packet=20M 此方法需要重启mysql才行. 重启Mysql的方法: (1)点击计算机,右键管理. (2)选择Mysql

原文:http://blog.csdn.net/congcong68/article/details/45012717 一．简介 db.collection.group()使用JavaScript,它受到了一些性能上的限制.大多数情况下,$ group在Aggregation Pipeline提供了一种具有较少的限制适用的替代.可以通过指定的键的集合中的文档和执行简单的聚合函数.在2.2版本中,返回的数组可以包含最多20000个元素:即最多20000个独特的分组. 我们比较熟悉的group by

需求 在写小工具的时候,经常遇到需要从mongodb 里面查东西来用,因为要跟其他bash 工具链结合在一起用,所以最理想的方法是能够在shell 上执行查询,然后pipe 给接下来的工具做处理. 方案 幸运的是对于mongo 来说做起来是很方便的,只需要使用mongo --eval 即可.例1: mongo /mybase --eval 'printjson(db.tasks.findOne())' 这段脚本首先链接上地址为192.168.1.2:27060 的mongodb 服务器,然后在m

一.捕获组的概念 捕获组可以通过从左到右计算其开括号来编号,编号是从1 开始的.例如,在表达式 ((A)(B(C)))中,存在四个这样的组: 1     ((A)(B(C))) 2     (A) 3     (B(C)) 4     (C) 组零始终代表整个表达式. 以 (?) 开头的组是纯的非捕获 组,它不捕获文本,也不针对组合计进行计数. 与组关联的捕获输入始终是与组最近匹配的子序列.如果由于量化的缘故再次计算了组,则在第二次计算失败时将保留其以前捕获的值(如果有的话)例如,将字符串"ab

group() 返回一个或多个匹配的字串.如果只有一个参数,结果只有单个字符串:如果有多个参数,结果是一个元组,元组里每一项对应一个参数.没有参数,group1默认是0(整个匹配串被返回).如果groupN参数是0,对应的返回值是整个匹配串:如果它属于[1,99],返回对应的一项括号分隔的群.如果参数是负数或大于模式串中定义的群数,IndexError异常会被抛出.如果模式串没有任何匹配,group返回None:如果模式串多次匹配,group将返回最后一次匹配. >>> m = re.m

group() 返回一个或多个匹配的字串.如果只有一个参数,结果只有单个字符串:如果有多个参数,结果是一个元组,元组里每一项对应一个参数.没有参数,group1默认是0(整个匹配串被返回).如果groupN参数是0,对应的返回值是整个匹配串:如果它属于[1,99],返回对应的一项括号分隔的群.如果参数是负数或大于模式串中定义的群数,IndexError异常会被抛出.如果模式串没有任何匹配,group返回None:如果模式串多次匹配,group将返回最后一次匹配.\ >>> m = re.

python中通过find从mongo中查出的数据,或者通过select返回的数据,其实返回的是游标,当你进行便利一次之后,游标指向最后, 所以当你再一次进行便利时,便出现数据为空的现象. 解决办法:通过list()进行数据的强制转换     lists = list(mongo中返回的数据) 但是这样又会出现新的问题: 1.list转换后的数据只有指,没有列明 2.数据过大时,进行数据转换时性能炒鸡差.. 解决办法: 1.使用namedtuple 和 map object. 2.使用map和n

在Java正则表达式的相关类Matcher中,有如下几个方法: - int groupCount() - String group(int group) - int start(int group) - int end(int group) - String group(String name) - int start(String name) - int end(String name) 分组group的概念 首先先来看一段代码,理解一下正则表达式中分组的概念 demo1 String tex

1.数据准备 [{"goods_id":1,"cat_id":4,"goods_name":"KD876","goods_number":1,"click_count":7,"shop_price":1388.00,"add_time":1240902890},{"goods_id":4,"cat_id":8

当在处理正则表达式的时候,除了正则表达式对象之外,还有另一个对象类型:匹配对象,即是成功调用match()或者search()所返回的对象. 匹配对象有两个主要方法:group() 和 groups() . group():要么返回整个匹配对象,要么根据要求返回特定子组:如果group()没有子组要求,返回整个匹配. 实例: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 #Author:Dylan import re   s = "123dyalnABC" print(re.search(&qu

Redis(REmote DIctionary Server)基础 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. Redis是一个开放源代码(BSD许可)的内存数据结构存储,用作数据库.缓存和消息代理.它支持字符串.哈希.列表.集合.带范围查询的排序集合.位图.超日志.带半径查询和流的地理空间索引等数据结构.Redis具有内置的复制.Lua脚本.LRU收回.事务和不同级别的磁盘上持久性,并通过Redis Sentinel和Redis群集的自动分区提供高可用性.官方地址:htt

kubesql kubesql(https://github.com/xuxinkun/kubesql)是我最近开发的一个使用sql查询kubernetes资源的工具.诸如node,pod等kubernetes的资源被处理为table.而后可以使用sql语句对其进行查询. 例如,所有pod都很容易从apiserver中获取.但是想要计算每个节点上的pod数量并不容易.但是使用了kubesql,只用一条sql语句可以实现它. [root@localhost kubesql]# kubesql "s

<>关键性指标1.IOPS(Input/Output operations Per Second)每秒处理的I/O请求次数:需要说明的一点,通常提到磁盘读写能力,比如形容它每秒读300M写200M这个说的是数据吞吐量(I/O能力的另一个关键指标),但是IOPS指的不是数据吞吐量,它指的是每秒能够处理的I/O请求次数.什么是一次I/O请求呢?举个例子:读写100M的文件就是一次I/O请求,写入1B的数据也是一次I/O请求.IOPS指标越高,那么单位时间内能够响应的请求自然也就越多.从理论上来讲,

1 背  景 Spark SQL / Catalyst 和 CBO 的优化,从查询本身与目标数据的特点的角度尽可能保证了最终生成的执行计划的高效性.但是 执行计划一旦生成,便不可更改,即使执行过程中发现后续执行计划可以进一步优化,也只能按原计划执行: CBO 基于统计信息生成最优执行计划,需要提前生成统计信息,成本较大,且不适合数据更新频繁的场景: CBO 基于基础表的统计信息与操作对数据的影响推测中间结果的信息,只是估算,不够精确. 本文介绍的 Adaptive Execution 将可以根据

Mycat高可用解决方案一(mysql安装) Mycat关键特性 关键特性 支持SQL92标准 支持MySQL.Oracle.DB2.SQL Server.PostgreSQL等DB的常见SQL语法 遵守Mysql原生协议,跨语言,跨平台,跨数据库的通用中间件代理. 基于心跳的自动故障切换,支持读写分离,支持MySQL主从,以及galera cluster集群. 支持Galera for MySQL集群,Percona Cluster或者MariaDB cluster 基于Nio实现,有效管理线

一.oracle数据库体系结构 基本组成: Oracle server:一般情况下是一个instance和一个database组成 一般:1个instance只能对应一个数据库. 特殊:1个数据库可以有多个instance(RAC) 一台服务器上同时可装多套版本的数据库软件,每个数据库软件可建多个数据库,但是每个数据库只对应一个instance,也可以理解成每个数据库只有一个SID . 利用DBCA建出的每个库都是相对独立的,在同一服务器上如果创建多库必须将环境变量的参数文件做区分,并且在对实例

一.文件权限 1. 各种ID 我在读这一章时遇到了各种ID,根据名字完全不清楚什么意思,幸好看到了这篇文章,http://blog.csdn.net/ccjjnn19890720/article/details/6990656,总结一下 每一个进程其实对应了6个以上的ID,它们分别是:实际用户ID.实际组ID(我们实际上是谁,执行这个程序的用户和组),有效用户ID.有效组ID.附加组ID(用于文件访问权限检查),保存设置用户ID,保存设置组ID(由exec函数保存) 实际用户ID/实际组ID:当

原文链接:https://support.oracle.com/epmos/faces/DocumentDisplay?_adf.ctrlstate=23w4l35u5_4&id=1523934.1用途   提出问题,得到帮助并分享您的心得   排错步骤   什么是shared pool?   专用术语   Literal SQL   Hard Parse(硬解析)   Soft Parse(软解析)   完全相同的语句?   Sharable SQL   语句的版本   Library Cac