前因 项目中有查询MongoDB单表统计相关功能,涉及到MongoDB数据聚合相关操作,其中在多字段分组去重计数相关操作API上资料较少,spring-data-mongodb相关的API介绍也不够直给 需求 没有需求的编码都是耍流氓,需求有二 查询XX勋章的ID查询所有勋章任务的数量 查询XX勋章下每个用户ID对应的任务数 实现 Mysql 这样的需求在mysql中非常只是非常简单的两句查询 select count(1) as count , medalId from XXTask grou

Java使用极小的内存完成对超大数据的去重计数,用于实时计算中统计UV – lxw的大数据田地 http://lxw1234.com/archives/2015/09/516.htm Java使用极小的内存完成对超大数据的去重计数,用于实时计算中统计UV 编程语言  lxw1234@qq.com  3年前 (2015-09-25)  15132℃  1评论 关键字:streamlib.基数估计.实时计算uv.大数据.去重计数 一直在想如何在实时计算中完成对海量数据去重计数的功能,即SELECT

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", "

数据的保存 include_once 'mDB.class.php'; $m=new mDB(); $m->setDB('mydb'); // $m->save('stu',['dept'=>'财务','name'=>'张三','age'=>73]); // $m->save('stu',['dept'=>'计算机','name'=>'张四','age'=>53]); // $m->save('stu',['dept'=>'计算机','na

using MongoDB.Bson; using MongoDB.Driver; using MongoDB.Driver.Builders; using NationalUnion.AdGallery.Model; using NationalUnion.Common.Utility; using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threa

c#操作mongodb的分组的简单例子: 1.首先要下载c#对应的mongodb驱动,官方下载地址:https://github.com/mongodb/mongo-csharp-driver/releases,目前版本是2.3.0 然后引用相应的命名空间, using MongoDB.Bson; using MongoDB.Driver; using MongoDB.Driver.Core; 2.实例代码: /// <summary> /// 数据集合,类似关系型数据库中的表 /// <

使用聚合,db.集合名.aggregate- 而不是find 管道在Unix和Linux中一般用于将当前命令的输出结果作为下一个命令的参数.MongoDB的聚合管道将MongoDB文档在一个管道处理完毕后将结果传递给下一个管道处理.管道操作是可以重复的. 每一个操作符(集合)都会接受一连串的文档,对这些文档做一些类型转换,最后将转换后的文档作为结果传递给下一个操作符,对于最后一个操作符,是将结果返回给客户端 //分组(这里制定了分组字段 $+字段名)//这里可以理解为,吧lastModifyBy

MongoDB三种分组方式 group(先筛选再分组,不支持分片,对数据量有所限制,效率不高) [简单分组实测150W 12.5s] mapreduce(基于js引擎,单线程执行,效率较低,适合用做后台统计等) [简单分组实测150W 28.5s] aggregate(推荐) (性能要高很多,并且使用上要简单些) [简单分组实测150W 2.6s] group db.ad_play_log.group({ // https://docs.mongodb.org/manual/reference/

准备数据 from pymongo import MongoClient import datetime client=MongoClient('mongodb://localhost:27017') table=client['db1']['emp'] l=[ ('张飞','male',18,'20170301','',7300.33,401,1), #以下是教学部 ('张云','male',78,'20150302','teacher',1000000.31,401,1), ('刘备','m

SparkConf sparkConf = new SparkConf(); sparkConf .setAppName("Internal_Func") .setMaster("local"); JavaSparkContext javaSparkContext = new JavaSparkContext(sparkConf); SQLContext sqlContext = new SQLContext(javaSparkContext); List<S

@Override public MessageDto getCheckInMembersByFlight(String fltDt, String fltNr, String channel,String origincd,String destcd) { log.info("请求参数:"+"fltDt:"+fltDt+",fltNr:"+fltNr+",channel:"+channel+",origincd:&

pfadd 用法和sadd一样 pfcount 用法和scard一样 127.0.0.1:6379> get lan (nil) 127.0.0.1:6379> pfadd lan js (integer) 1 127.0.0.1:6379> pfadd lan php (integer) 1 127.0.0.1:6379> pfcount lan (integer) 2 127.0.0.1:6379> pfadd lan php (integer) 0 127.0.0.1:

这两天要做mongodb日志的模块,下面记录一下. 一. 首先要导入一批数据,使用springboot来完成. 配置mongodb的复制集:在application.yml文件中配置uri来完成 格式:mongodb://用户名:密码@ip:端口[,ip:端口] [,ip:端口]/数据库名 下面注入mongoTemplate: 二. Mongodb在java中分组使用应该有两三种方式:可以百度一下 下面我贴上我们项目组使用的代码: @Service("logMongoService")

今天需要做一个筛选程序,因为数据放在mongodb中,没写过分组的查询语句,查了一些资料,终于写出来了,分享给各位小伙伴 需求是 查询 学员 在2019-07-29之后未同步的数据(同一个学员需要2条数据或以上才符合同步条件) 这是mongoDB原生语句 db.getCollection("ClassRecordOneDetail").aggregate([ //下面相当于sql 里面的 where synState = 0 and starttime >=to_date('20

select * from (select p.province_name, p.province_code, c.city_name, c.city_code, c.city_id, ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY p.province_name order BY c.city_id DESC) AS r from hs_basic_province p left join hs_basic_city c on c.province_id = p.province

继上篇<SQL 列转行 合并多条记录>后,有网友反馈新的需求还是不太会用. 现举例说明 一,网友需要如下的效果: 其实,这个需求依然可以我上篇的方法进行解答,但为了实现分组,需要distinct group1,同时,为了根据key1,key2,key3是否相同进行分组,所以要用where进行连接. 语法格式:select .....from t1 where key1=a.key1 and key2=a.key2... for xml path('') 二,进入正题,代码如下: select

MongoDB的destinct命令是获取特定字段中不同值列表.该命令适用于普通字段,数组字段和数组内嵌文档. mongodb的distinct的语句: db.users.distinct('last_name') 等同于 SQL 语句: select DISTINCT last_name from users 表示的是根据指定的字段返回不同的记录集. 一个简单的实例: // > db.addresses.insert({"zip-code": 10010}) > db.a

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

查询: db.patents_texts.aggregate([ { $group:{_id:{Patent_num:'$Patent_num',Patent_name:'$Patent_name'},count:{$sum:1} }}, {$match:{count:{$gt:1}}} ]); 删除: db.patents_texts.aggregate([ { $group:{_id:{Patent_num:'$Patent_num',Patent_name:'$Patent_name'},

db.tblCard.aggregate([     {         $match: {             "sNo": {                 "$exists": true             },             "pNo": {                 "$exists": true             },             "pEffDate"