介绍 Map-reduce 是一种数据处理范式,用于将大量数据压缩为有用的聚合结果.对于 map-reduce 操作,MongoDB 提供MapReduce数据库命令. MongoDB中的MapReduce主要有以下几阶段: 1.Map:把一个操作Map到集合中的每一个文档 2.Shuffle: 根据Key分组对文档,并且为每个不同的Key生成一系列(>=1个)的值表(List of values). 3.Reduce: 处理值表中的元素,直到值表中只有一个元素.然后将值表返回到Shuffle过

第四章 Mongodb聚合函数 插入 测试数据 ;j<;j++){ for(var i=1;i<3;i++){ var person={ Name:"jack"+i, Age:i, Address:["henan","wuhan"], Course:[ {Name:"shuxue",Score:i}, {Name:"wuli",Score:i} ] } db.DemoTest.Person.in

插入 测试数据 for(var j=1;j<3;j++){ for(var i=1;i<3;i++){ var person={ Name:"jack"+i, Age:i, Address:["henan","wuhan"], Course:[ {Name:"shuxue",Score:i}, {Name:"wuli",Score:i} ] } db.DemoTest.Person.insert

概念 聚合函数是对一组值执行计算并返回单一的值 主要的聚合函数 count distinct Group MapReduce 1.count db.users.count() db.users.count({"uname":"hxf1"}) db.users.count({"salary":{"$gt":15000} }) db.users.find({"salary":{"$gt":1

聚合函数 最大值  $max db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_max : {$max: "$likes"}}}]) 最小值  $min db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_min : {$min: "$likes"}}}]) 求和   $sum db.mycol.aggregate([

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

上一篇介绍了MongoDB增删改查命令的基本用法,这一篇来学习一下MongoDB的一些基本聚合函数. 下面我们直奔主题,用简单的实例依次介绍一下. > count() 函数 集合的count函数是最简单的聚合函数,返回集合中文档的数量. >  distinct() 函数 用于找出一个集合中,给定键的所有不同的值. 我们还可通过在数据库上运行命令,来执行distinct聚合函数,此时我们必须指定集合和键: 命令参数中,键"distinct"指定统计的集合名称,键"k

在MongoDB中实现聚合函数 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

管道概念 POSIX多线程的使用方式中, 有一种很重要的方式-----流水线(亦称为"管道")方式,"数据元素"流串行地被一组线程按顺序执行.它的使用架构可参考下图: 以面向对象的思想去理解,整个流水线,可以理解为一个数据传输的管道:该管道中的每一个工作线程,可以理解为一个整个流水线的一个工作阶段stage,这些工作线程之间的合作是一环扣一环的.靠输入口越近的工作线程,是时序较早的工作阶段stage,它的工作成果会影响下一个工作线程阶段(stage)的工作结果,即下

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 常见的聚合操作跟sql server一样,有:count,distinct,group,mapReduce. <1> count count是最简单,最容易,也是最常用的聚合工具,它的使用跟我们C#里面的count使用简直一模一样. <2> distinct 这个操作相信大家也是非常熟悉的,指定了谁,谁就不能重复,直接上图. <3> group 在mongodb里面做group操作有点小复杂,不过大家对sql server里面的group比较熟悉的话还是一眼

SQL中的聚合函数和Mongodb中的管道相互对应的关系: WHERE $match GROUP BY $group HAVING $match SELECT $project ORDER BY $sort LIMIT $limit SUM() $sum COUNT() $sum join $lookup 例子: 先创建文档,填充数据 /* 0 */ { "_id" : ObjectId("5812b447311bb4272016496a"), "cust

1.count:查询记录条数 db.user.count() 它也跟find一样可以有条件的 db.user.count({}) 2.distinct:用来找出给定键的所有不同的值 db.user.distinct("num") 3.Group:分组查询 key:用来分组文档的字段,我们这里是对年龄分组 initial: 每组都分享一个”初始化函数“ $reduce: 执行的reduce函数,第一个参数是当前的文档对象,第二个参数是上一次function操作的累计对象,有多少个文档,

转载自残缺的孤独 1.概述 MongoDB中的MapReduce相当于关系数据库中的group by.使用MapReduce要实现两个函数Map和Reduce函数.Map函数调用emit(key,value),遍历 Collection中所有的记录,将key与value传递给Reduce函数进行处理. 2.MapReduce (1)其基本语法如下所示: db.runCommand({ mapreduce:<collection>, map:<mapfunction>, reduce

--------------------MongoDB聚合-------------------- 1.aggregate():     1.概念:         1.简介             MongoDB中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等),并返回计算后的数据结果.有点类似sql语句中的 count(*), sum(), avg().         2.语法             db.集合名.aggregate(聚合表达式)          

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

Mongodb-aggregate 在工作中经常遇到一些mongodb的聚合操作,和mysql对比起来,mongo存储的可以是复杂的类型,比如数组,字典等mysql不善于处理的文档型结构,但是mongo的聚合操作比mysql复杂. mysql与mongo聚合类比 SQL 操作/函数    mongodb聚合操作 where $match group by $group having $match select $project order by $sort limit $limit sum()

欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本文是<hive学习笔记>的第十篇,前文实践过UDF的开发.部署.使用,那个UDF适用于一进一出的场景,例如将每条记录的指定字段转为大写: 除了一进一出,在使用group by的SQL中,多进一出也是常见场景,例如hive自带的avg.sum都是多进一出,这个场景的自定义函数叫做用户自定义聚合函数(User Defiend Aggregat

今日内容概要 聚合查询 Python操作MongoDB 第三方可视化视图工具 今日内容详细 聚合查询 Python操作MongoDB 数据准备 from pymongo import MongoClient # 载入pymongo模块 import datetime # 载入datetime模块 client = MongoClient('mongodb://root:666@localhost:27017')# 连接MongoDB数据库(mongodb://用户名:密码@localhost(i

聚合运算之group 语法: db.collection.group( { key:{key1:1,key2:1}, cond:{}, reduce: function(curr,result) { }, initial:{}, finalize:function() { } } ) key: 分组字段 cond:查询条件 reduce:聚合函数 initial:初始化 finalize:统计一组后的回调函数 #查询每个栏目下的商品数量 db.goods.group( { key:{cat_id