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

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(

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

概述 数据存储是为了可查询,统计.若数据只需存储,不需要查询,这种数据也没有多大价值 本篇介绍Mongodb 聚合查询(Aggregation) 固定集合(Capped Collections) 准备工作 准备10000条数据 var orders = new Array(); for (var i = 10000; i < 20000; i++) { orders[i] = { orderNo: i + Math.random().toString().substr(3, 3), price:

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

在工作中会经常遇到一些mongodb的聚合操作,特此总结下.mongo存储的可以是复杂类型,比如数组.对象等mysql不善于处理的文档型结构,并且聚合的操作也比mysql复杂很多. 注:本文基于 mongodb v3.6 目录 mongo与mysql聚合类比 aggregate简介 aggregate语法 aggregate常用pipeline stage介绍(本文核心) node操作mongo聚合查询(本文核心) mongo与mysql聚合类比 为了便于理解,先将常见的mongo的聚合操作和m

在工作中会经常遇到一些mongodb的聚合操作,特此总结下.mongo存储的可以是复杂类型,比如数组.对象等mysql不善于处理的文档型结构,并且聚合的操作也比mysql复杂很多. 注:本文基于 mongodb v3.6 目录 mongo与mysql聚合类比 aggregate简介 aggregate语法 aggregate常用pipeline stage介绍(本文核心) node操作mongo聚合查询(本文核心) mongo与mysql聚合类比 为了便于理解,先将常见的mongo的聚合操作和m

学习一个新的数据库,一般怎么下手呢?基本的CURD没跑了,当可以熟练的增.删.改.查一个数据库时,可以说对这个数据库算是入门了,如果需要更进一步的话,就需要了解下数据库的特性,比如索引.事物.锁.分布式支持等 本篇博文为mongodb的入门篇,将介绍一下基本的查询操作,在Spring中可以怎么玩 原文可参看: 190113-SpringBoot高级篇MongoDB之查询基本使用姿势 I. 基本使用 0. 环境准备 在正式开始之前,先准备好环境,搭建好工程,对于这一步的详细信息,可以参考博文: 1

mongodb高级聚合查询   在工作中会经常遇到一些mongodb的聚合操作,特此总结下.mongo存储的可以是复杂类型,比如数组.对象等mysql不善于处理的文档型结构,并且聚合的操作也比mysql复杂很多. 注:本文基于 mongodb v3.6 目录 mongo与mysql聚合类比 aggregate简介 aggregate语法 aggregate常用pipeline stage介绍(本文核心) node操作mongo聚合查询(本文核心) mongo与mysql聚合类比 为了便于理解,先

支持标准查询运算符的集合接口. System.Linq.Enumeralbe类提供的一些常用的API 来执行集合处理 1.匿名类型 2.隐匿类型的局部变量 3.集合初始化器 4.集合 5.标准查询运算符   本章主要讨论泛型集合接口. 非泛型的集合类,待查.   一.匿名类型和隐式类型的局部变量声明 C#3.0增强. 1.匿名类型 一种特殊的数据类型,它最终是由编译器声明的,而非通过已定义好的类来声明的. 和匿名函数相似,当编译器看到一个匿名类型时,会自动执行一些后台操作,生成必要的代码, 允许

背景: 由于本人使用的是6.0以上的版本es,在使用发现很多中文博客对于mapping参数的说明已过时.ES6.0以后有很多参数变化. 现我根据官网总结mapping最新的参数,希望能对大家有用处. es6.0与之前版本区别: -新增字段: eager_global_ordinals -删除的字段: include_in_all ※特别提示: 1,建议大家创建索引的时候指定mapping(用到特定分词器,规划字段是否被索引来节省空间等) 2,mapping创建并插入数据后就无法进行更改了!所以要

昨日内容回顾 # 一对多的添加方式1(推荐) # book=Book.objects.create(title="水浒传",price=100,pub_date="1643-4-12",publish_id=1) # print(book.title) # 一对多的添加方式2 # publish必须接受一个对象 # xigua=Publish.objects.filter(name="西瓜出版社").first() # book=Book.obj

Django基础五之django模型层(二)多表操作 本节目录 一 创建模型 二 添加表记录 三 基于对象的跨表查询 四 基于双下划线的跨表查询 五 聚合查询.分组查询.F查询和Q查询 六 xxx 七 xxx 八 xxx 一 创建模型 表和表之间的关系 一对一.多对一.多对多 ,用book表和publish表自己来想想关系,想想里面的操作,加外键约束和不加外键约束的区别,一对一的外键约束是在一对多的约束上加上唯一约束. 实例:我们来假定下面这些概念,字段和关系 作者模型:一个作者有姓名和年龄.

昨日内容回顾 # 一对多的添加方式1(推荐) # book=Book.objects.create(title="水浒传",price=100,pub_date="1643-4-12",publish_id=1) # print(book.title) # 一对多的添加方式2 # publish必须接受一个对象 # xigua=Publish.objects.filter(name="西瓜出版社").first() # book=Book.obj

一.聚合查询和分组查询 1.aggregate(*args, **kwargs): 通过对QuerySet进行计算,返回一个聚合值的字典.aggregate()中每个参数都指定一个包含在字典中的返回值.即在查询集上生成聚合. from django.db.models import Avg,Min,Sum,Max # 从整个查询集生成统计值.比如,你想要计算所有在售书的平均价钱.Django的查询语法提供了一种方式描述所有图书的集合. Book.objects.all().aggregate(A

基于对象的跨表查询 一对多查询(班级表和学生表) 表结构创建 class Class(models.Model): id = models.AutoField(primary_key=True) cname = models.CharField(max_length=32) first_day = models.DateField() def __str__(self): return self.cname class Student(models.Model): id = models.Aut

一.基于双下划线的跨表查询 Django 还提供了一种直观而高效的方式在查询(lookups)中表示关联关系,它能自动确认 SQL JOIN 联系.要做跨关系查询,就使用两个下划线来链接模型(model)间关联字段的名称,直到最终链接到你想要的model 为止. 核心得学会通知ORM引擎什么时候,join哪张表 join看似复杂,实则最简单.因为把字段列出来之后,就相当于单表操作了!想怎么取值都可以! 正向查询按字段,反向查询按表名小写用来告诉ORM引擎join哪张表 返回值是QuerySet

一.创建表 创建四个表:书籍,出版社,作者,作者详细信息 四个表之间关系:书籍和作者多对多,作者和作者详细信息一对一,出版社和书籍一对多 创建一对一的关系:OneToOne("要绑定关系的表名") 创建一对多的关系:ForeignKey("要绑定关系的表名") 创建多对多的关系:ManyToMany("要绑定关系的表名")  会自动创建第三张表 创建表 class Book(models.Model): nid = models.AutoFiel

django之跨表查询及添加记录 一:创建表 书籍模型: 书籍有书名和出版日期,一本书可能会有多个作者,一个作者也可以写多本书,所以作者和书籍的关系就是多对多的关联关系(many-to-many);     一本书只应该由一个出版商出版,所以出版商和书籍是一对多关联关系(one-to-many). 创建一对一的关系:OneToOne("要绑定关系的表名") 创建一对多的关系:ForeignKey("要绑定关系的表名") 创建多对多的关系:ManyToMany(&qu

一．聚合查询和分组查询 1.聚合查询aggregate 关于数据表的数据请见上一篇:Django 学习 之ORM多表操作(点我) aggregate(*args, **kwargs),只对一个组进行聚合 # (1)计算所有图书的平均价格 from django.db.models import Avg, Sum, Count, Max, Min avg_price = models.Book.objects.all().aggregate(Avg("price")) print(avg