笔记:使用mongo聚合查询(一开始根本没接触过mongo,一点一点慢慢的查资料完成了工作需求) 需求:在订单表中,根据buyerNick分组,统计每个buyerNick的电话.地址.支付总金额以及总商品数,返回结果是CustomerDetail. /* * project:列出所有本次查询的字段,包括查询条件的字段和需要搜索的字段: * match:搜索条件criteria * unwind:某一个字段是集合,将该字段分解成数组 * group:分组的字段,以及聚合相关查询 * sum:求和(

Aggregation简单来说,就是提供数据统计.分析.分类的方法,这与mapreduce有异曲同工之处,只不过mongodb做了更多的封装与优化,让数据操作更加便捷和易用.Aggregation操作,接收指定collection的数据集,通过计算后返回result数据:一个aggregation操作,从input源数据到output结果数据,中间会依次经过多个stages,整体而言就是一个pipeline:目前有10种stages,我们稍后介绍:它还提供了丰富的Expression(表达式)来

mongodb   最近入职了新的公司,新公司统一使用的mongodb,es等非关系型数据库.以前对es有一些了解,其实就是灵活的文档类型结构,不受限于关系型数据库的那种字段唯一确定的"死板",但是无论是关系型数据库还是非关系型数据库,目前使用了一段时间来说,我认为各有优劣,具体选择要结合业务场景来进行选择.   有关mongo的快速学习文档可以参照以下资料来学习: MongoDB中文手册|官方文档中文版 MongoDB--Spring Data MongoDB详细的操作手册 聚合查询

1.group by并且计算总数 @Test public void insertTest() { //测试数据 //insertTestData(); Aggregation agg = Aggregation.newAggregation( //Aggregation.match(Criteria.where("groupId").is(5)), Aggregation.group("groupId").count().as("total")

package com.tangzhe.mongodb.mongotemplate; import com.mongodb.BasicDBObject; import com.mongodb.DBObject; import com.tangzhe.mongodb.BaseTest; import com.tangzhe.mongodb.Student; import com.tangzhe.shop.document.MBalanceIncrease; import com.tangzhe.s

①$project $project作用:修改文档的结构,可以用来重命名.增加或删除文档中的字段. 执行的规则如下: |- 普通列({成员 : 1 | true}):表示要显示的内容: |- “_id”列({"_id" : 0 | false}):表示“_id”列是否显示: |- 条件过滤列({成员 : 表达式}):满足表达式之后的数据可以进行显示. [表达式}:数学表达式.日期表达式.字符串表达式.逻辑表达式(比较表达式.布尔表达式.控制语句) ----四则运算:加法(“$add”)

mongoTemplate的andExpression表达式 Aggregation<Post> agg = Aggregation.newAggregation( Record.class, match(Criteria.where("createAt").gte(startAt).lte(endAt)), project().andExpression("{$dateToString:{format:'%Y-%m-%d',date: {$add:{'$crea

分页时查找数量: public long countSample(String id) { Query query = new Query(); if (StringUtil.hasText(id)) query.addCriteria(Criteria.where("creator").is(id)); return mongoTemplate.count(query, Sample.class); } 分页: public List<Sample> searchAllS

本文翻译自官网:Streaming Aggregation  https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/tuning/streaming_aggregation_optimization.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 SQL是用于数据分析的最广泛使用的语言.Flink的Table API和SQL使用户能够以更少的时间和精力定义高效的流分析应用程序.而且,Flink

业务需求及设计见前文:基于 MongoDB 动态字段设计的探索 根据专业计算各科平均分 (总分.最高分.最低分) public Object avg(String major){ Aggregation aggregation = Aggregation.newAggregation( Aggregation.unwind("courseList"), Aggregation.match(Criteria.where("major").is(major)), Agg

一.操作符 "$lt" :"<""$lte" :"<=""$gt" :">""$gte" :">=""$ne" :"!=""$in" :查询匹配指定条件值的文档:"$nin" :查询不匹配指定条件值的文档:"$or" :或查询

Maven入门2-pom.xml文件与settings.xml文件 本文内容来源于官网文档部分章节,settings.xml文件:参考http://maven.apache.org/settings.html,pom.xml文件参考:http://maven.apache.org/guides/introduction/introduction-to-the-pom.html. http://maven.apache.org/pom.html:一个是POM的简单介绍,一个是详细介绍. 下面针对几

NGINX按天生成日志文件的简易配置 0x01 最近后端童鞋遇到一个小需求,拆分nginx生成的log文件,最好是按天生成,看着她还有很多bug待改的状态,我说这个简单啊,我来吧.曾经搞node后端的时候,这些东西都so easy的,我还记得当时用log4js,几行配置文件就能搞定,现在就算是直接配置nginx应该也不会特别麻烦. 0x02 先说一下项目的大概架构.整个项目采用docker部署,一共三个container,一个getaway负责整个服务的网络转发,然后就是一个backend和fr

目录 常用查询: 查询一条数据 查询子元素集合:image.id gte: 大于等于,lte小于等于... 查询字段不存在的数据not 查询数量: 常用更新 更新第一条数据的一个字段: 更新一条数据的多个字段: 常用删除 删除: 常用查询: 查询一条数据 精确匹配is Query(Criteria.where("id").is(id)); 模糊匹配regex Criteria criteria = new Criteria(); Pattern pattern = Pattern.co

分享嘉宾:张建 PingCAP TiDB优化器与执行引擎技术负责人 编辑整理:Druid中国用户组第6次大数据MeetUp 出品平台:DataFunTalk 导读: 本次报告张老师主要从原理上带大家深入了解 TiDB SQL 优化器中的关键模块,比如应用一堆逻辑优化规则的逻辑优化部分,基于代价的物理优化部分,还有和代价估算密切相关的统计信息等. 本文将从以下几个方面介绍:首先讲一下TiDB的整体架构,接下来就是优化器的两个比较重要的模块,一个是SQL优化,做执行计划生成:另一个模块就是统计信息模

1. POM文件是什么 1.1 Super POM 1.2 Minimal POM 1.3 Effective POM 3. 项目继承 和 项目聚合 2.1 Project Inheritance 项目继承 2.2 Project Aggregation 项目聚合 2.3 总结 3. Dependency 3.1 Dependency Scope 3.2 Transitive Dependencies 传递依赖 3.2.1 Optional dependencies 3.2.2 Excluded

一.概述 1. 聚合的表达式 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(*). 下表展示了一些聚合的表达式: 表达式 描述 实例 $sum 计算总和. db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : "$likes"}}}]) $avg 计算平均值 db.mycol.a

聚合 aggregate 聚合(aggregate)主要用于计算数据,类似sql中的sum().avg() 语法 db.集合名称.aggregate([{管道:{表达式}}]) 管道 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输入 ps ajx | grep mongo 在mongodb中,管道具有同样的作用,文档处理完毕后,通过管道进行下一次处理 常用管道 $group:将集合中的文档分组,可用于统计结果 $match:过滤数据,只输出符合条件的文档 $proje

mongodb中聚合project操作,必须和其他的聚合一起使用,它的作用有以下几个: 1.返回我们想要显示的的字段 {"$project":{"name":1}} 2.重命名字段 {"$project":{"name2":"$name"}}     $name为原字段,name2为要显示的字段名 注意: (1)如果想将 _id 显示别的名字,必须将 _id隐藏,不然_id还会显示 (2)如果重命名之后,M

源码 地址 -> https://github.com/TaoPanfeng/case/tree/master/04-mongo/springboot-mongo 一 引入依赖 <dependencies> <!--mongo操作mongo--> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-dat