建立下述测试数据,通过MapReduce统计每个班级学生数及成绩和. 代码如下: public string SumStudentScore() { var collection = _dataBase.GetCollection("StudentInfo"); //按照班级(Class)进行分组统计,并将每条记录的记录数(1)和成绩(this.Score)作为Reduce参数 string mapFunction = @"function(){ emit(this.Clas…

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…

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…

在工作过程中,我们难免会遇到这样的问题,我们想保存一些数据,但是我们对这些数据的要求并不高,有时候往往只是想要某个时间范围内的数据,比如我们如果永远只关心从当前时间往前推半年内的数据特性,那么我们就不需要将所有数据都保存起来,因为不仅浪费磁盘空间,而且随着数据量的不断累积,其他性能也会受到影响. 这时候我们迫切的需要一直方法能够在我们插入数据的时候自动的帮我们去删除我们过一段时间就不想要的数据,那么怎么实现呢? 在Mongodb内部,有一个特殊的索引,称为TTL索引,通过该索引便可以实现上面的功…

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…

关键字: MongoDB,Replace,forEach 近日接到一个开发需求,因业务调整,需要DBA协助,将MongoDB数据库中某集合的进行替换.例如我们需要将集合A中B字段中,有关<美好>的字符替换为 <非常美好>.个人感觉这个需求如果是在SQL Server 或MySQL 数据库上处理是小菜一碟,如果是针对MongoDB数据,可能要费神了. 1.常见关系数据数据库中的替换函数 在SQL Server数据库中,我们用Replace函数来实现字符的替换. 语法REPLACE (…

MongoDB中mapReduce的使用 制作人:全心全意 mapReduce的功能和group by的功能类似,但比group by处理的数据量更大 使用示例: var map = function(){ emit(this.cat_id,this.price); #根据cat_id进行分组,对price字段进行操作 } var reduce = function(cat_id,price){ return Array.avg(price); #对price进行求平均值操作,并返回结果 } d…

我们一般通过表达式$sum来计算总和.因为MongoDB的文档有数组字段,所以可以简单的将计算总和分成两种:1,统计符合条件的所有文档的某个字段的总和:2,统计每个文档的数组字段里面的各个数据值的和.这两种情况都可以通过$sum表达式来完成.以上两种情况的聚合统计,分别对应与聚合框架中的 $group 操作步骤和 $project 操作步骤. 1.$group 直接看例子吧. Case 1 测试集合mycol中的数据如下: { title: 'MongoDB Overview', descrip…

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…

Aggregate是MongoDB提供的众多工具中的比较重要的一个,类似于SQL语句中的GROUP BY.聚合工具可以让开发人员直接使用MongoDB原生的命令操作数据库中的数据,并且按照要求进行聚合. MongoDB提供了三种执行聚合的方法:Aggregation Pipleline,map-reduce功能和 Single Purpose Aggregation Operations 其中用来做聚合操作的几个函数是 aggregate(pipeline,options) 指定 group 的…