mongodb 中的aggretion 中,如果管道中存在一个与之相匹配的shard key ,那么这个管道只运行在与之相匹配的shard 中,在以前(3.2),pipeline 被分流,最后又由primary  shard 合并; 在sharded collections  中,aggragation 必须运行在多个shards 中,如果这个操作不请求运行到primary shard 中,这些操作将被路由到随机的一个shard中去合并这个结果,这样缓解了primary shard 数据库过载的…

[原文地址]https://docs.mongodb.com/manual/ 聚合 聚合操作处理数据记录并返回计算后的结果.聚合操作将多个文档分组,并能对已分组的数据执行一系列操作而返回单一结果.MongoDB提供了三种执行聚合的方式:聚合管道,map-reduce方法和单一目的聚合操作. 聚合管道 MongoDB的聚合框架模型建立在数据处理管道这一概念的基础之上.文档进入多阶段管道中,管道将文档转换为聚合结果.最基本的管道阶段类似于查询过滤器和修改输出文档形式的文档转换器. 其他的管道为分组和…

MongoDB 创建集合 MongoDB 中使用 createCollection() 方法来创建集合. 语法格式: db.createCollection(name, options) 参数说明: name: 要创建的集合名称 options: 可选参数, 指定有关内存大小及索引的选项 options 可以是如下参数: 在插入文档时,MongoDB 首先检查固定集合的 size 字段,然后检查 max 字段. 实例 在 test 数据库中创建 runoob 集合: > use test swi…

1.mongodb数据表相关 # 显示数据库 show dbs # 数据库 use ceshi # 显示表 show tables # 创建集合 db.createCollection('infoB') # 复制数据 db.item_infoA.copyTo('infoB')# 使用命令导入json 格式的数据mongoimport -d database_name -c collection_name inpath/file_name.json# 使用命令导出json 格式的数据mongoex…

聚集操作是对数据进行分析的有效手段.MongoDB主要提供了三种对数据进行分析计算的方式:管道模式聚集分析,MapReduce聚集分析,简单函数和命令的聚集分析. 1. 管道模式进行聚集 这里所说的管道类似于Unix上的管道命令.数据通过一个多步骤的管道,每个步骤都会对数据进行处理,最后返回需要的结果集.管道提供了高效的数据分析流程,是MongoDB中首选的数据分析方法.一个典型的管道操作流程如下图所示:…

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…

根据MongoDB的文档描述,在MongoDB的聚合操作中,有以下五个聚合命令. 其中,count.distinct和group会提供很基本的功能,至于其他的高级聚合功能(sum.average.max.min),就需要通过mapReduce来实现了. 在MongoDB2.2版本以后,引入了新的聚合框架(聚合管道,aggregation pipeline ,使用aggregate命令),是一种基于管道概念的数据聚合操作. Name Description count Counts the num…

MongoDB 聚合 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. aggregate() 方法 MongoDB中聚合的方法使用aggregate(). 语法 aggregate() 方法的基本语法格式如下所示: >db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION) 注:参数AGGREGATE_OPERATION可以是一个对象(单个处理),也可以是多个对象的数组(管道处理). >…

转自:http://www.lanceyan.com/tech/arch/mongodb_shard1.html 按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)-- 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么…

按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)—— 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么行!不行!“分片”就用这个来解决这个问题. 传统数据库怎么做海量数据读写?其实一句话概括:分而治之.上图看看就清楚…